Дорого, медленно, некачественно? Как мы создали технологию виртуальной примерки с ИИ, ломающую эти стереотипы
Привет! На связи Арсений, тимлид AI-направления Mad Brains. В этой статье расскажу, как мы реализовали технологию для виртуальной примерки одежды Virtual Try-On на основе диффузионных моделей и прошли путь от «сырых» и непригодных для продакшена изображений к действительно качественной виртуальной примерке.
Фабрика данных 2030: от GAN-конвейеров до каузальных сетей — кто отвечает за рождение синтетической реальности
1. Вступление: синтетика выходит из-подпольяДесять лет назад мы говорили о «данных–нефть». В 2025-м метафора смещается: нефть закончилась, а нужен устойчивый источник энергии. Синтетические наборы — эта самая «зелёная электростанция» для AI-экономики.Почему это не очередная хайповая игрушка?Дефицит реальных выборок. Регуляторы закрутили гайки (GDPR, HIPAA, китайский PIPL). В финтехе и медицине доступных датасетов меньше, чем стартапов, желающих их тренировать.Приватность без компромиссов.
Black Forest Labs выпустили FLUX.1 Kontext — контекстный редактор изображений
Здравствуйте! Меня зовут Богдан, я являюсь автором телеграм канала Друг Опенсурса, приятного прочтения.
Правит картинки силой слов: редактор изображений от Сбера с попиксельной точностью
Пример работы нашей модели. Только текстовые запросы — никаких масок!
Как мы коня в пальто одевали. Neural Image Editing: Часть 1 — от инпейнтинга до DDIM Inversion
Что делать, если хочешь отредактировать картинку?
Встретились как-то диффузионная модель и LLM — получилось Diffusion Forcing. Как оно устроено и зачем нужно?
“Встречу” придумали авторы из MIT, их идея была в том, чтобы попробовать объединить лучшее из двух, пока что редко пересекающихся, вселенных — диффузионных моделей с Full-Sequence Diffusion и нейросетей с Teacher Forcing. На пересечении этих названий и получилось Diffusion Forcing.
От каскадных моделей до картинок в 4к: как эволюционировали диффузионки
На дворе 2025 год. Генерацией картинок и видео в интернете больше никого не удивишь. Генеративный контент повсюду, а его качество настолько высоко, что бывает трудно отличить синтетическую картинку от реальной.
Marigold-DC
MarigoldПривет! Сегодня я хочу рассказать про сеточку Marigold-DC решающую задачу Depth Completion. Пользуясь случаем, оставляю ссылку на свой канал: notmagicneuralnetworksЗадача Depth CompletionПостроение 3D мира стало необходимым с появлением автопилотов для построения карт и планирования маршрутов.
