Закреплено
Искусственный интеллект
5 077 постов
•
11 491 подписчик
0 просмотренных постов скрыто
ДЕАНОН с этой нейросетью! Превратите пиксельные снимки лица в высококачественные изображения БЕСПЛАТНО!
Pulse - это инновационный инструмент, способный трансформировать пикселизированные снимки лица в высококачественные изображения.
Работая с изображением низкого разрешения, PULSE анализирует выходные данные генеративной модели (StyleGAN), чтобы найти и создать изображения высокого разрешения, которые визуально схожи с исходной картинкой.
Выложен в open source.
Источник телеграм канал ИИшница 🍳 - тут все самое интересное из мира новых технологий и нейросетей 🤖
Показать полностью
Самые вирусные ИИ-фейки уходящего года
Все эти картинки были сгенерированы или отредактированы при помощи ИИ.
Но это не помешало им собрать десятки тысяч просмотров от людей, поверивших в то, что фото реальны.
Прежде чем читать дальше проверь себя и посмотри на фото внимательно: какие из них можно принять за реальный снимок? 🤔
1️⃣ Объятия принцев 🫂
Изображение распространилось на Facebook и набрало более 78 000 лайков.
На самом деле фото было создано с помощью Midjourney. Автор фейка хотел «представить искреннее примирение» двух принцев.
2️⃣ Больной Джулиан Ассандж в тюрьме 🤒
Фейк собрал 29 тысяч репостов.
Создатель картинки признался в интервью газете Bild, что изображение было сгенерировано с помощью Midjourney.
3️⃣ Дональд Трамп под арестом 🙅♂️
Картинка распространилась в соцсетях еще до того, как сам Трамп выложил реальный снимок.
Это не единственное фейковое изображение с Трампом. Некоторые из них набрали более миллиона просмотров.
4️⃣ Эммануэль Макрон улыбается на фоне беспорядков 🇫🇷
Пост с этой картинкой собрал более 55 тысяч просмотров и вызвал бурю негодования.
4️⃣ Папа Римский и толпа в Лиссабоне/Папа Римский в пуховике ⛪️
Фейк был просмотрен десятки тысяч раз, но при ближайшем рассмотрении выяснилось, что изображение ненастоящее — на одной из рук было 3 пальца.
В этом году еще одно фото Франциска стало вирусным — на нем он изображен в дутом пуховике Moncler.
6️⃣ Илон Маск и женщина-робот
Изображение с поцелуем Илона и робота-женщины были опубликованы в Facebook и X.
Новая разработка? Нет, всего лишь работа цифрового художника и нейронки.
7️⃣ Обломки «Титана» 🫧
Изображение завирусилось во время поиска затонувшего подводного аппарата.
Фейк был создан с помощью Midjourney и набрал в соцсети X более 300 000 просмотров.
8️⃣ Премьер Сунак и пиво 🍺
Критики премьера говорят, что он оторван от реальности. Это доказывает фото, на котором Риши неправильно наливает бокал пива.
На самом деле это фото тоже было отредактировано ИИ.
Фейк набрал более 78 000 просмотров.
Показать полностью
8
24 полезных плагина для ChatGPT
Показать полностью
1
Генерируем треки высокого качества, бесплатно
Тот самый генератор треков Suno стал еще доступней и обзавелся веб-версией. Раньше попробовать нейронку можно было только в Discord, а на днях её интегрировали в Copilot.
🔸 Пишем текстовую подсказку с темой и жанром будущего трека;
🔸 Получаем готовый хит.
👀 Бесплатно, понимает русский язык. Бежим пробовать.
Показать полностью
ChatGPT собирает армию для атаки датацентров Google Gemini
Инженер с помощью подсказок чат-бота от OpenAI создал прототип турели с миниганом на борту. Для начала он установил туда пулемет с патронами от NerF, теперь осталось немного прокачать грузоподъемность под обычное оружие.
Показать полностью
Искусственный интеллект научили предсказывать судьбу и время смерти людей
Обученная на данных многолетних наблюдений за 6 млн датчан модель искусственного интеллекта смогла с высокой точностью прогнозировать важные события в жизни людей вплоть до указания даты их смерти. Точность предсказаний можно повысить ещё сильнее, если добавить к данным наблюдений сопровождающие жизнь людей видео, переписку и информацию о социальных связях. Но сначала предстоит решить этическую сторону вопроса.
Совместный проект исследователей из Университета Копенгагена (Дания) и Северо-Восточного университета в Бостоне (США) показал, что модель машинного обучения типа «трансформер» (transformer) может быть использована для прогнозирования событий в жизни людей.
Модель трансформер создавалась для обработки последовательностей, таких как текст на естественном языке. От других моделей она отличается более масштабным распараллеливанием задач и не требует соблюдения последовательности в анализе данных. Оказалось, что модель удачно подошла для упорядочивания данных и прогнозирования того, что произойдёт в жизни человека и даже смогла указать приблизительное время смерти. Более того, по точности предсказания поведения личности и времени её смерти новая модель превзошла все ранее созданные аналогичные модели.
Статья «Использование последовательности жизненных событий для прогнозирования человеческих жизней» с описанием созданной в эксперименте модели life2vec на основе данных о 6 млн датчан опубликована в журнале Nature Computational Science. Также она свободно доступна на сайте arХiv.org.
«Мы использовали модель для решения фундаментального вопроса: в какой степени мы можем предсказать события в вашем будущем, основываясь на условиях и событиях в вашем прошлом? С научной точки зрения нас интересует не столько само предсказание, сколько те нюансы в информации, которые позволяют модели давать такие точные ответы», — рассказал Сун Леманн (Sune Lehmann), профессор DTU и первый автор статьи.
Авторы работы использовали последовательность событий в жизни людей подобно тому, как строится из слов предложение. Собственно по этой причине для работы была взята модель трансформер, которая создавалась для анализа текстов. В то же время модель работает с учётом известных социальных закономерностей и наблюдений, на основании которых не только ИИ, но и обычные специалисты также могут сделать выводы о дальнейшем жизненном пути человека по месту его проживания, профессии, социальному статусу, полу, привычкам и по медицинской карте (посещениям врачей).
Данные для обучения модели life2vec взяты из информации о рынке труда и данных Национального регистра пациентов (LPR) и Статистического управления Дании. Набор данных включает в себя информацию обо всех 6 млн датчан и содержит сведения о доходах, заработной плате, стипендии, типе работы, отрасли, социальных пособиях и т.д. Набор медицинских данных включает записи о посещениях медицинских работников или больниц, диагнозе, типе пациента и насколько внезапным или срочным было обращение за медицинской помощью. Данные для модели представлены за период с 2008 по 2020 годы, хотя по ограниченной возрастной группе данные брались за период с 2008 по 2016 годы.
Авторы исследования отмечают, что для полномасштабного использования подобной модели в социальных целях необходимо ответить на множество этических вопросов. В то же время они подчёркивают, что широко распространённые механизмы по оценке целевой аудитории для рекламы позволяют узнавать о людях не намного меньше и это уже используется. Так что не будет ничего плохого, если модель сможет предсказать какое-нибудь негативное событие в жизни конкретного человека, которое можно будет избежать тем или иным образом. Дату смерти, кстати, модель предсказывает с точностью в пределах четырёх лет.
По словам исследователей, следующим шагом стало бы включение в модель других типов информации, таких как текст и изображения или информация о наших социальных связях. Такое использование данных открывает совершенно новое взаимодействие между социальными науками и наукой о здоровье.
Показать полностью