Мы уже писали о том, что предложили новую модель квантования нейронных сетей, позволяющую ускорить их на 40% на центральных процессорах, а также о том, как она устроена тут. Сегодня мы расскажем о том, как мы в Smart Engines обучали 4.6-битные сети.
В своё время читал, как голосовой консультант "Олег" от компании Тинькофф рекомендовал пользователю совершить 'Роскомнадзор' в качестве решения проблемы.
Думал - шутка.
Недавно решил потрогать Яндекс360 в варианте Премиум. В ответ Yandex решил потрогать меня сделать мне приятное своими нейросетевыми алгоритмами, о чём известил меня ненавязчивым пушем - Цветочное настроение.
Миниатюра фото уже намекает, да?
В этой статье я расскажу о применении регистрации изображений в медицине, а также рассмотрю современные подходы к решению этой задачи.
Бизнес все чаще и чаще предпочитают отдать искусственному интеллекту извлечение данных из документов: при таком подходе меньше ошибок и выше скорость обработки документов. И все чаще звучит вопрос — каким решением пользоваться и к какому подрядчику пойти за оказанием услуги?
Поэтому мы сделали сравнительный обзор двух популярных решений от лидеров рынка по обработке документов — AWS Textract, Microsoft Azure Document Intelligence и собственного решения Ripper Service. Сравнивали решения по нескольким основаниям: по производительности, по результатам извлечения значений из форм, а также по стоимости.
Надеемся, что данная статья будет полезна руководителям компаний, которые уже задумались о применении ИИ для массовой обработки документов.
Даже если вы не знаете, что такое дипфейки, вы наверняка с ними сталкивались. Хотя изменённые и поддельные медиа не являются чем-то новым, дипфейки выводят их на совершенно новый уровень, используя искусственный интеллект для создания изображений, видео и аудио, которые кажутся реальными, но на самом деле таковыми не являются. Дипфейки (DeepFake) — это синтетические медиа, в которых человек на существующем изображении, видео или записи заменяется чьим-либо подобием. Технология DeepFake представляет собой одно из самых интригующих и противоречивых достижений в сфере ИИ. Поскольку дипфейки становятся всё доступнее, а их качество растёт, они создают серьёзные проблемы и в то же время дают новые возможности развития в различных сферах жизни человека.
Через неделю вузы начнут принимать документы абитуриентов на все формы обучения. Собрать и направить все необходимые бумаги в институты для будущих студентов – тот еще челлендж. Таким же малоприятным является процесс обработки этих документов и для сотрудников приемных комиссий, которым – когда абитуриенты выстроятся в очереди с оригиналами документов – придется перелопатить кипы бумаг.
Мы в Smart Engines нашли способ, как ускорить и упростить этот процесс для всех его участников.
В России наблюдается интерес к комплексным системам автоматизации строительства, но их внедрение — долгий и сложный процесс. Поэтому чаще застройщики предпочитают точечные решения. Появился спрос на специализированные нейросетевые микросервисы для подключения к готовым системам заказчика.
Мы отметили эту тенденцию после одного примечательного проекта по мониторингу процесса строительства. Фактически сначала нас попросили сделать «то, не знаю что», причем в очень сжатые сроки. Ситуация могла обернуться провалом, но мы справились и нашли новую перспективную нишу для разработки новых продуктов. Сейчас расскажу, как это было.
В этом выпуске: улучшение билинейной интерполяции, больше методов апскейлинга, второй этап сравнения методов с точки зрения наименьшей ошибки, как применять шейдеры к отдельным изображениям, как уменьшить звон на изображении и многое другое...
Для компаний трудоустройство сотрудника из‑за рубежа — не самая простая процедура. К тому же она сопровождается риском найма нелегальных мигрантов, что может аукнуться работодателю многотысячными штрафами и другими неприятным последствиям. Как избежать таких проблем при оформлении иностранного гражданина? И причем тут искусственный интеллект? Разбираемся в статье.
Привет, меня зовут Георгий Гончаров, я инженер‑консультант OCR‑платформы SOICA, предназначенной для распознавания и обработки текстовых и графических данных. Поскольку это собственная разработка, то мы постоянно внедряем новые фичи. Недавно появилась еще одна — мы назвали ее ML‑локатор. В статье расскажу, почему и как мы реализовали эту функциональность и каких результатов удалось достичь.
Привет, Хабр! Меня зовут Миша Most, я художник, который начинал как граффити-райтер. Сегодня расскажу о том, как технологии помогают нам, представителям искусства, творить, создавая необычные проекты. Сначала — немного о своих работах, которые находятся на стыке искусства и технологий. А потом вместе с моим коллегой расскажу о самих технологиях.
В статье кроме информации о моем творчестве немало технических подробностей, которые помогают понять, как работает симбиоз современного искусства и технологий. Всё самое интересное — под катом.
Этот пост — переработанная версия доклада с True Tech Day 2.0.
Привет, Хабр!
Мудрая пословица гласит: «Семь раз отмерь, один – отрежь». Эта пословица применима и к томографии, так как в случае проведения томографических экспериментов при классическом подходе для каждого объекта составляется сначала план измерений, а потом уже выполняются сами измерения. Если объект протяженный или помещается в поле вида детектора впритык, то часто принимается решение сделать два измерения: верхней части объекта и нижней. В этом случае в программе обработки данных томографических измерений необходима дополнительная функциональность, а именно, совмещение и сшивка трехмерных изображений. О том, как мы добавили такую функциональность в Smart Tomo Engine, наш продукт для томографической реконструкции и анализа, мы расскажем в сегодняшней статье.
Всем привет! Наша команда в Sber AI занимается генеративными моделями и сегодня мы расскажем про очень важный этап разработки моделей для генерации фотореалистичных изображений и видео — процесс сбора и фильтрации данных. Про этот этап очень редко подробно рассказывают разработчики и исследователи таких известных генеративных моделей как DALL-E 3, Stable Diffusion, MidJourney или SORA. Генеративные модели уже многих впечатлили своими возможностями создавать максимально реалистичные изображения и видеоролики, а качественные данные — далеко не последняя причина, по которой такого качества генераций удалось достичь.
В ноябре прошлого года наша команда представила свою первую разработку в области генерации видео по тексту – модель Kandinsky Video, основанную на модели генерации изображений Kandinsky 3.0, по которой мы недавно выпустили обновление – версию 3.1 (о чем можно почитать здесь). Первая видеомодель уже обладала весьма достойным качеством, сравнимым с лучшими мировыми решениями на тот момент. Нам удалось прокачать скорость генерации и моделирование динамики, но главное – мы вступили в новую для себя область генеративного искусственного интеллекта и быстро достигли в ней заметных результатов. Тогда, полгода назад, о подобных моделях знали в основном лишь те, кто так или иначе интересуется областью генеративного искусственного интеллекта. Сегодня же ситуация изменилась – благодаря значительному росту качества генерации видео за последний период, о существовании подобных моделей не слышал только ленивый. Разумеется, такой вход новых технологий в нашу жизнь стал возможным именно благодаря тем исследованиям, которые сообщество проводило за последние полтора года и в которые исследователи из нашей команды включились практически сразу.
Сегодня мы представляем следующую версию нашей модели генерации видео по тексту – Kandinsky Video 1.1. Мы учли последние тенденции в области разработок видеомоделей и сделали нашу технологию еще более впечатляющей, проведя собственные исследования в области архитектур, обработки данных и замере показателей качества, которые мы опишем ниже.
В середине мая компания OpenAI представила новую версию самой популярной и хайповой нейросети в мире. Продукт получил название ChatGPT-4o, сохранив порядковый номер своего предшественника. Несмотря на это, чат-бот не только стал быстрее обрабатывать информацию, но и получил поддержку мультимодальности, и это буквально все изменило.
Всем привет! В этой статье я опишу алгоритм работы формата сжатия изображений без потерь. Сжатие использует известные методики, которые и дали ему название. Проект начинался с простых экспериментов, которые вышли из под контроля. Не смотря на то, что формат чаще сжимает лучше чем png, никакого практического применения этот формат не имеет, оставаясь чисто академическим.
Внимание! В статье много картинок.
Привет! На Хабре рассказывают про технологии, поэтому я выбрала подходящую и красивую тему. В этом посте рассказ пойдет об онлайн-музеях — какие из них стоит посмотреть, где искать ссылки, как и почему музеи оцифровывают коллекции.
Я, riaria — специалист по арткрайму и OSINT энтузиаст, расскажу, что остается за кадром. Кстати, 18 мая Международный день музеев и узнать побольше о том, что обычно скрывается от посетителей — отличный способ его отметить!
Попытаемся отреверсить и заглянуть в реализацию фото-эффектов приложения камеры Xiaomi 8 летней давности
Это перевод моей статьи на medium.com.
Год назад я провёл краткий обзор по теме переноса стиля. Пару месяцев назад я решил вернуться к этому вопросу и исследовать прогресс за последний год. За это время случилось много значимых изменений: архитектура open-source модели Stable Diffusion стала, лидирующей среди моделей для задач генерации изображений. Особенно её модификация SDXL [1]. Hugging Face превратился в лидирующую платформу для запуска модели Stable Diffusion с помощью библиотеки diffusers [2].
Как красиво в фильмах увеличивают изображения с дешёвой видеокамеры, да так, что чётко видно лицо в отражении зрачка человека, находящегося за километр. Я тоже так хочу. А что мы имеем по факту? На какой максимальный результат можно рассчитывать хотя бы теоретически? А оказывается можно сделать чуть лучше, чем размазню...
