Задача персонализации text-to-image модели состоит в донастройке предобученной нейронной сети так, чтобы она могла генерировать изображения заданного объекта в выбранных сценах. Несмотря на то, что подходы к решению этой задачи существуют, для их применения в высоконагруженных системах необходимо решить ряд проблем: большое время дообучения, высокие требования к видеопамяти, неспособность точно захватывать детали целевого объекта и др.

Меня зовут Сергей Михайлин. Я разработчик группы машинного обучения в ОК. В данной статье дан обзор современных подходов к персонализации text-to-image моделей на базе открытой архитектуры Stable Diffision. Мы приводим технические подробности каждого подхода и анализируем его применимость в реальных высоконагруженных системах. На основании собственных экспериментов по персонализации text-to-image моделей мы выделяем список возникающих при решении этой задачи проблем и перспективных способов их решения.

Kornia это open source библиотека для решения задач компьютерного зрения. Она использует PyTorch в качестве основного бэкенда и состоит из набора дифференцируемых процедур и модулей. Создатели библиотеки вдохновлялись OpenCV, и поэтому Kornia является его аналогом, но при этом в некоторых моментах превосходит. Главным преимуществом Kornia по сравнению с тем же OpenCV, scikit-image или с Albumentations является возможность обрабатывать изображения батчами, а не по одному изображению и возможность обрабатывать данные на GPU.

Рано или поздно в руки любителей, начинавших с Ардуино, попадают куда более быстрые устройства. Накинув щупы осциллографа на навесные провода, они обнаруживают, что сигнал, который задумывался, как голубая линия на заглавной картинке на деле выглядит, как жёлтая. В поисках решения проблемы они приходят к весьма многогранной области знаний под названием «Целостность сигналов». И если такие её аспекты, как питание и возвратные токи относительно просты для понимания, то согласование импедансов содержит ряд контринтуитивных положений. В процессе освоения данной темы мне показалось, что материалы по ней разделены на три не слишком хорошо связанных блока:
1) теория с формулами и отсылками к 2 курсу ВУЗа
2) гипертрофированные примеры на симуляторах
3) применение на практике (с эмпирическими суевериями)

Данная статья является попыткой начать с конца. Я возьму работающую схему, выполненную в текстолите. Затем постараюсь ухудшить её характеристики так, чтобы рассогласование линий стало причиной сбоев в работе или хотя бы стало заметно на осциллографе. А затем постараюсь устранить возникшие проблемы.

Некоторым из этих книг уже очень много лет. Главная книга о паттернах — Design Patterns — увидела свет в 1994-м году, значит, ей уже почти тридцать. По сравнению с ней, Clean Architecture, вышедшая десять лет назад — практически, ребёнок!

Но десять лет для индустрии — гигантский срок. Возможно, эти книги уже устарели и нам они не нужны?

Пролог

Привет, Хабр! Вот уже почти 5 из 10 лет я совмещаю работу сетевиком с любимым хобби — подкастом про IT. За это время наш сервер для аудиотрансляций развивался, менялся и оказался полезен не только нам, но и коллегам. Недавно я правильно клонировал нашу сборку на базе Linux для радио ЦОД.fm в DataLine и решил поделиться своими наработками со всем сообществом.

Сегодня покажу, из чего я собирал новогоднее радио для затравки к онлайн-корпоративу и создания праздничного настроения у коллег перед новым годом.

Представляю вам обзор старинного советского довоенного радиоприемника ЭЧС-3. Радиоприёмник сетевой ламповый ЭЧС-3 выпускался с осени 1933 до 1935 года московским электромеханическим заводом им. Серго Орджоникидзе.

Всем привет! Сегодня я расскажу вам о моем опыте с ВК, найденных багах, об отношении к пользователям и, собственно, как получить аудиозаписи вк, пользуясь "не багами а фичами", как меня заверяли сотрудники данной корпорации. Итак, приступим!

Не жди поездку в Гагры!
Давид Маркович, сериал «Ликвидация»

Твёрдый, как камень