Что, если хранить зашифрованный контейнер не в одном файле, а распределять между несколькими JPEG-изображениями? Причём так, чтобы потеря части изображений не приводила к потере данных. В этой статье мы посмотрим, как может работать такая схема, и разберём её основные принципы без погружения в код.
Заказчик контролирует технику безопасности на палубе судна: в рабочих зонах экипаж обязан быть в касках, спасательных жилетах и костюмах-поплавках. Визуальный контроль по камерам не масштабируется, оператор не сможет физически охватить все потоки за смену.
Задача: автоматически фиксировать нарушения ношения СИЗ (каски, спасательные жилеты, перчатки, костюмы-поплавки) в рабочих зонах на открытой палубе судна.
Привет, Хабр! Меня зовут Татьяна Земскова, я аспирантка МФТИ и научный сотрудник команды Embodied Agents лаборатории Cognitive AI Systems AIRI. Областью моих научных интересов является компьютерное зрение для робототехники. Я изучаю, в частности, то, каким образом робот может использовать различные модальности (текст, изображения, сегментационные маски объектов) для лучшего понимания сцены и навигации.
Желаемыми свойствами современных навигационных систем является их универсальность, минимальность сенсорного сетапа и быстрота принятия решений на борту робота. Сегодня мы поговорим о том, как мы вместе с коллегами (Алексеем Староверовым, Дмитрием Юдиным и Александром Пановым) смогли создать и обучить лёгкую (130М) трансформерную модель, способную доезжать до любых категорий объектов, заданных текстом. Полученный метод описан в свежей работе OVSegDT: Segmenting Transformer for Open‑Vocabulary Object Goal Navigation.
На веб‑странице проекта можно найти ссылку на открытый исходный код с инструкциями по запуску и ссылкой на предварительно обученные веса модели. Это позволяет как воспроизвести наши эксперименты, так и попробовать запустить модель самостоятельно на собственных данных в симуляторе или на реальном роботе. В этом посте мы обсудим основные особенности модели и то, как мы пришли к этому методу.
В 2026 году выбрать нейросеть для картинок часто сложнее, чем написать промпт. Моделей много, каждая обещает лучшее качество, а на деле у каждой есть свои особенности. Мы взяли шесть разных популярных моделей, прогнали шесть сценарных тестов на одинаковых промптах и собрали картинки, чтобы вы могли сравнить все своими глазами, а не по рекламным скриншотам.
Сегодняшние участники:
Midjourney (v7) | Qwen Image 2 Pro
FLUX 2 Max | Nano Banana Pro
GPT Image 2 | Grok Imagine (режим image quality)
У нас было: 6 моделей для генерации, 6 сценариев использвования, для всех моделей одинаковой промт и 4 критерия для оценки результат.
Победитель оказался неожиданными.
Надоело разворачивать CVAT через докер и мириться с лагами браузера? Я расскажу свою историю, как от простецкого аннотатора собранного на коленке написал мощную легковесную отечественную альтернативу на PyQt5 и OpenGl, с пакетной авторазметкой и иерархией классов.
«Карусельки уже никто не листает, лайков будет кот наплакал», — заявила кузина. И сразу поставила задачу: покажи, как сделать видео из фото с отчетного концерта ее танцевального ансамбля, а еще лучше смонтируй ролик сам.
Я, конечно, мог посоветовать первое попавшееся приложение и с чистой совестью вернуться к своим делам. Но потом подумал: впереди выпускные, отпуска, да и просто лето — самое время фотографировать детей, друзей, прогулки, поездки и прочие важные события. Так что умение быстро смонтировать из фото небольшой ролик действительно может пригодиться многим. Поэтому подготовил обзор простых программ и сервисов с расчетом на то, чтобы не изучать монтаж неделями, а сделать приличный клип буквально на коленке.
У меня есть мультик про мебельщика Михалыча. Снят в жанре мокьюментари — как будто кто‑то пришел с камерой к небольшому производству и снял документалку про обычный рабочий день. Интервью на камеру, бытовые сцены, узнаваемые типажи. Только всё это нарисовано и анимировано нейросетями — без художника, без аниматора, без актеров.
Первую серию сделала, и вроде бы разобралась с процессом в целом. Но вторая оказалась сложнее, появился новый персонаж, сцены с двумя людьми в кадре, реквизит с текстом, который надо держать читаемым на протяжении всей анимации. Где‑то пришлось изобретать приёмы на ходу, где‑то переделывать по два‑три раза.
В этой статье — полный разбор второй серии по шагам: что делала, что не получилось сразу и как решала.
Из фото делаем слайдшоу видео и его заливаем (можно unlisted/private, чтобы никто не видел) на любую площадку, где хранят видео. Затем, если надо - скачиваем видео и извлекаем фото обратно. Потери качества - есть, но допустимые.
Идеально для резервного хранения фото.
Привет, Хабр! На связи Smart Engines. Недавно мы провели открытый диалог с Егором Карасевым, первым заместителем Председателя Правления РНКО «Металлург», и обсудили наше сотрудничество длиной в 10 лет. Все это время компания использует технологии Smart Engines для распознавания паспортов клиентов в отделениях. Получился разговор не столько об OCR, сколько о том, как автоматизация меняет потоковое обслуживание, снижает нагрузку на сотрудников и помогает бизнесу не терять клиентов из-за ручного ввода данных.
Под катом – история о том, как паспортный сканер, взятый с выставки «на попробовать», стал частью банковского процесса, который работает уже одиннадцатый год.
Когда в нашем PWA‑приложении возникла задача добавить загрузку изображений, первое, что пришло в голову — классическая схема: клиент → бэкенд → S3. Но стоило копнуть глубже и учесть особенности PWA (офлайн, кэширование), несколько типов файлов с разными правами доступа и требования масштабирования, как наивное решение рассыпалось. В итоге мы пришли к архитектуре с presigned URL, разгрузили бэкенд и получили гибкую систему модерации. Делюсь этим опытом и ключевыми шишками, которые набил.
История эта началась достаточно давно, ещё в XIX веке, начавшись с одного из переломных моментов, изменивших мнение учёных о природе света, и, много позже, уже в наше время, приведя к поразительным результатам, полностью подтверждающим сказанное в заголовке статьи… ;-)
Когда говорят о подделке документов, обычно подразумевают попытку обмануть человека. Но сегодня документы все чаще проверяют не сотрудники банков и служб безопасности, а алгоритмы цифрового онбординга, KYC и удаленной идентификации.
Поэтому появились подделки нового типа — рассчитанные не на людей, а на компьютеры. Их задача не выглядеть идеально, а заставить систему распознавания извлечь нужные реквизиты и пропустить заявку дальше.
Как выглядят такие атаки, почему существующие решения часто оказываются к ним не готовы и зачем мы создали открытый датасет цифровых подделок документов MIDV-DM — расскажем под катом.
Полное руководство по аппаратному мультиколору для тех, кто не знает, что это такое и зачем он нужен.
Преимущества и недостатки, прототип игры, перспективы
Есть задачи, которые не делаются никогда. Не потому что сложные, а потому что объём убивает любое намерение на втором часу. У меня такой задачей был фотоархив: около 36 000 фото и видео, 222 ГБ, копившиеся 20 лет и размазанные вообще везде. Время пришло :)
Наверняка вы видели портреты, собранные из одной нити, натянутой между сотнями гвоздей. Я решил проверить: можно ли научить нейросеть генерировать не готовую картинку, а инструкцию, по которой такая картинка строится?
Я провел простой эксперимент и превратил цифры MNIST в последовательности переходов между 256 гвоздями и обучил небольшой Transformer продолжать путь нити. В результате модель выдаёт не PNG, а JSON-траекторию, которую можно отрисовать в любом разрешении - или потенциально передать физической string-art установке.
Код выложил на GitHub
Привет, Хабр! Говоря о проверке возраста для доступа к онлайн-платформам, нельзя обойти стороной один из наиболее очевидных кейсов: мессенджеры. Они давно вышли за рамки простого обмена сообщениями – и для многих новых функций есть конкретные возрастные ограничения. В этой статье мы поговорим о том, как за пару минут интегрировать распознавание паспорта для удобной возрастной идентификации в мини-приложение мессенджера – без биометрии, ЕБС и раскрытия персональных данных. С кодом и видео. В общем, заглядывайте под кат!
FLUX.2 [klein] достаточно компактна, чтобы дообучать её на одной потребительской видеокарте. Прогон обучения LoRA для 4B-модели укладывается в 24 ГБ VRAM, занимает около часа на RTX 4090 и стоит примерно $0.50, если арендовать GPU. В этом гайде пройдём весь цикл: соберём датасет, настроим тренер, запустим обучение, загрузим результат в diffusers и завернём всё в Gradio-приложение, которое можно выложить как Hugging Face Space.
К концу у вас будет LoRA в формате .safetensors, которая научит klein конкретному стилю, персонажу, визуальному образу или поведению при редактировании. А ещё — несколько важных нюансов, от которых зависит, получится ли результат пригодным или превратится в кашу.
Продолжаем рассказывать об альтернативном способе подтверждения возраста на веб-ресурсах без использования биометрии, интеграции с ЕБС и раскрытия персональных данных. О том, как это можно сделать, мы подробно писали в прошлой статье. Теперь разберемся, как реализовать подобный сценарий с помощью WebAssembly и какие возможности это открывает для веб-платформ. В этом материале показываем код, ищите под катом.
Я недавно начал пользоваться Krita, и после Фотошопа основной болью для меня было отсутствие удобного инструмента для умного выделения объектов выделения объектов.
Мне захотелось попробовать сделать плагин, который будет реализовывать такую функцию, используя локальную модель.
Идея простая:
1. Пользователь обводит объект лассо.
2. Нажимает кнопку Select object with AI.
3. Плагин локально строит мягкую alpha-маску.
4. Krita получает обычное выделение, с которым дальше можно работать штатными
инструментами.
Назвать плагин я решил Krita Smart Select.
Репозиторий:
https://github.com/BMFreed/krita-smart-select
Релизы:
https://github.com/BMFreed/krita-smart-select/releases
Привет, Хабр! Пока Минцифры изучает введение возрастной идентификации на онлайн-платформах и весь мир ищет способы проверять возраст пользователей, не подвергая риску конфиденциальность их персональных данных, мы в Smart Engines пришли с готовым решением. В этой статье рассказываем о простом способе идентификации возраста пользователей в веб-среде, который не требует биометрии, раскрытия персональных данных и не несет рисков утечек. Мы реализовали это с помощью WASM-модуля, который позволяет решать задачу проверки возраста в интернете также надежно и безопасно для пользователя, как и в обычной жизни. Заглядывайте под кат!
