PyTorch.

Абляционный анализ компонентов StyleGAN-NADA: от ансамбля CLIP до Gradient Clipping

ВведениеГенеративные модели, такие как StyleGAN2, способны создавать изображения лиц. Однако для управления ими обычно требуется либо оптимизация латентного представления, поступающего на вход генератора, либо обучение генератора с нуля, либо fine-tuning (дообучение) предобученной модели. Метод StyleGAN-NADA (No Annotation Domain Adaptation) предложил подход: адаптировать генеративную модель (StyleGAN2) к новому домену без единого изображения. Вместо этого используется семантическая сила больших моделей, предварительно обученных контрастивным методом на тексте и изображениях (CLIP).

продолжить чтение

Собираем свой аналог Jev на бесплатном GPU в Colab

продолжить чтение

Я подсвечивал нейроны крохотного ИИ, чтобы понять, когда тот врет

продолжить чтение

Убрать оригинальную речь из старого закадрового перевода

Суть идеи в том, что я хотел получить очищенный русский перевод для фильмов, в которых изначально под озвучкой был слышен английский оригинал. При этом сохранить музыку, звуки и сам голос переводчика.Это мой давний закидон. Два голоса одновременно мне сильно мешают погрузиться в кино. Понимаю, что большинство людей это вообще не беспокоит, но я, к сожалению, не из них.

продолжить чтение

Amazon идёт против NVIDIA: что меняет TorchNeuron

Amazon Web Services представила TorchNeuron — открытый backend для PyTorch, который делает чипы AWS Trainium стандартным устройством внутри привычного фреймворка. На базовом уровне переход выглядит так: вместо переноса модели на cuda разработчик указывает устройство neuron.AWS утверждает, что для типового PyTorch-кода этого достаточно: переписывать модель и менять привычные API не требуется. TorchNeuron вышел в публичную beta-версию 20 октября и поддерживает инстансы с Trainium2 и Trainium3.

продолжить чтение

Amazon представила TorchNeuron — инструмент для запуска PyTorch на чипах Trainium

Amazon представила TorchNeuron — открытый программный модуль для переноса моделей машинного обучения на фирменные ускорители Trainium2 и Trainium3. Разработчикам при этом доступны привычные инструменты для обучения, запуска и отладки нейросетей.

продолжить чтение

Гауссовы сплаты как система частиц: разрушаемые корпуса для рогалика на Godot

Привет, Хабр. Последний год я делаю ритм-рогалик на гексах AsterMaster (Godot 4.6). Бесплатное демо уже лежит в Steam, а на сайте игры те же модели крутятся прямо в браузере:Steam: store.steampowered.com/app/5095060 — демо бесплатное, 19–26 октября игра участвует в Steam Next Fest, релиз 17 ноября.Сайт: aster-master.com — трейлер, бестиарий на сплатах, пресс-кит.

продолжить чтение

Потерянная тетрадь — разработка длиною в ночь

Был поздний вечер. Ужасно болела голова, простуда не давала нормально дышать, а градусник упрямо полз вверх. Что можно делать в таком состоянии, когда кажется, что сама Смерть уже натирает лыжи где‑то рядом?Казалось бы, ничего значимого. Поэтому я просто решил разобрать груду скопившихся на столе бумаг — надо же иногда наводить порядок. И тут взгляд зацепился за старую тетрадь торчавшую из‑за шкафа.

продолжить чтение

Защитит ли ИИ от дрона? Разрабатываем умный прицел

Ни для кого не секрет, что в последние несколько лет в военном деле произошла т.н. революция дронов, заключающаяся (внезапно) в использовании дронов для поражения военной техники и живой силы противника. И в отличие от предыдущих революций, опиравшихся в основном на высокие технологии и не менее высокую цену изготавливаемой продукции, FPV-дроны делают ход козлом и берут не столько технологичностью, сколько копеечной стоимостью, благодаря которой такой агрегат не только может выносить технику, превосходящую его по стоимости в тысячи раз - даже снаряд ПВО порой стоит значительно дороже.

продолжить чтение

Воспроизведение grokking и проверка сохранённых моделей

продолжить чтение

123456...10...11