Еще немного нашего ректора

Этим летом вышла нейронка для повышения качества изображений - Real-ESRGAN. Как пишут авторы, для обучения они использовали не только живые изображения но так же и синтетические изображения при обучении.

Она конечно не расшакаливает изображения, но удаляет шумы и повышает разрешения и четкость на порядок.

На примере оригинальное изображение зайки 470x470 и после обработки Real-ESRGAN, шумы удалены, а разрешение повысилось до 1600.

📑 Paper | 💻 Code | 🤖 Colab

И самое главное, она повышает качество аниме. Мб попробуем восстановить серию какого нибудь аниме. Пишите в чатик, какое аниме хотите восстановить.

📑 Paper | 💻 Code | 🤖 Colab

Результат с Покемонами от @xrptrtm, смотивировал меня сделать репозиторий на GitHub. Постарался как можно подробнее описать шаги для запуска.

В качестве пример использовал трейлер "Akira" (1987) в 360px и апгрейднул до QHD (2560x1440). Все видео (2м 4сек) обрабатывалось около 30 минут на 2070s.

Пилим стартап по улучшению старых аниме?

Наверняка вас бесил Zoom когда он криво отделял вас от фона или внезапно часть вас пропадала?

В августе вышла статья - Robust High-Resolution Video Matting with Temporal Guidance. И пару неделей назад полный релиз на GitHub.

Нейронка может отделять человека от фона в разрешение 4К с частотой 76 кадров/сек или HD с 108 кадров/сек на Nvidia GTX 1080Ti. В отличие от других нейронок которые кадр за кадром пытаются отделить человека от фона, этот метод использует рекуррентную архитектуру, что позволило использовать временную информацию в видео. За счет этого качество видео улучшается в разы.

📑 Paper | 💻 Code | 🤖 Colab

Ради этого я и пошел на 8 институт

Кафедра 806 Института №8 «Информационные технологии и прикладная математика» и IT-Центр МАИ организуют ЛЕКЦИЮ-КИНОВЕЧЕР "Эволюция алгоритмов компьютерной графики на примере короткометражных мультфильмов студии Pixar".

🗣Спикером выступит Вадим Кондаратцев - руководитель магистерской программы VR/AR & AI, преподаватель кафедры 806, R&D Engineer PHYGITALISM.

На встрече поговорим об основных вехах развития компьютерной графики на примере короткометражных мультфильмов студии Pixar и Disney. Вы узнаете про то, что такое эффективная симуляция волос и тканей, как глубокое обучение используется при создании современных 3D мультфильмов, чему нужно учиться, чтобы самому работать в этой сфере и многое другое.

📆Когда: Вторник 12 октября 16:15

📍Где: Большой зал приемной комиссии (3 этаж ГУК, сторона А)

Приходи сам и приводи друзей!

DALL·E: Creating Images from Text

DALL·E представляет собой версию GPT-3 с 12 миллиардами параметров, она обученна генерировать изображения из текстовых описаний. Обучали ее на датасете из пар текст-изображение. DALL·E обладает огромным репертуаром генеративных возможностей, включая возможность создания антропоморфных животных и других необычных объектов, комбинирующих совершенно нетривиальные свойства, например "кресло в форме авокадо".

Мини версию можно пожмякать тут

📑 Paper | 💻 Code

Результат генерации по запросу "The sexiest man in the world"

Через месяц-полтора сдача матана, мы собрали для вас треки группы #НТР которые помогут быстрее выучить основные теоремы.

Лично мне это и помогло сдать Битюкову