Последние достижения в области автоматического создания изображений позволяют пользователям создавать поддельные изображения из текстового описания за считанные секунды. Качество выходных данных настолько замечательное , что большинство из них неотличимы от изображений, сделанных руками человека. Эти инструменты основаны на алгоритмах искусственного интеллекта, которые сочетают в себе мощь больших языковых моделей , которые всесторонне анализируют запросы ввода, и моделей..

Подробное руководство по использованию вариационного автоэнкодера для создания новых лиц. Вступление Глубокие генеративные модели набирают огромную популярность как в индустрии, так и в академических исследованиях. Идея компьютерной программы, генерирующей новые человеческие лица или новых животных, может быть весьма захватывающей. Глубокие генеративные модели используют несколько иной подход по сравнению с контролируемым обучением, о котором мы поговорим очень скоро. В этом..

Общий жизненный цикл AI/ML состоит из сбора данных, подготовки, обучения, оценки, развертывания и мониторинга, и все это включено в конвейер MLOps. Генеративный ИИ (GenAI) — это трансформационная технология, которая в ближайшие месяцы и годы продолжит оказывать влияние на основные изменения в отрасли. В настоящее время на ранних стадиях он вызвал много шума; отвлечение на фундаментальный сдвиг, лежащий в основе его обещаний. Использование генеративного ИИ на предприятии воспроизводимым,..

import torch import torchvision import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot as plt import torch.utils.tensorboard as tensorboard import tqdm Данные МНИСТ BATCH_SIZE = 64 NUM_WORKERS = 4 data_transform = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.ToTensor() ]) data = torchvision.datasets.MNIST(root="./data", train=True, transform=data_transform, download=True) data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=data, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True,..

Обзор всей модели GAN и понимание метода определения того, какое представление не может быть сгенерировано GAN. Введение Понимание Видеть, что GAN не может генерировать (ICCV2019) «бумага , github » Это документ, посвященный пониманию и количественной оценке пропущенного класса объектов при создании GAN. Недавние исследования GAN, такие как ProgressiveGAN , StyleGAN (NVIDIA) приводит к синтезу реалистичных изображений. Несмотря на множество исследований, проблемы с GAN все..