AI LAB | Лаборатория ИИ
1.68K subscribers
600 photos
425 videos
23 files
875 links
Лаборатория ИИ
Эксперименты и интересные материалы на тему ИИ в архитектурном проектировании и не только.

По всем вопросам 24/7
@arthiteca

Вопросы сотрудничества и соучастия
@j_fede
加入频道
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
3D-формы с помощью Generative Cellular Automata
https://openreview.net/pdf?id=rABUmU3ulQh
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Представления движения для шарнирной анимации
https://openreview.net/forum?id=kHromd7SNA
House-GAN
База данных LIFULL HOME предлагает пять миллионов реальных планов этажей, из которых мы получили 117 587. В базе данных нет пузырьковых диаграмм. Мы использовали алгоритм векторизации плана этажа [1] для создания формата векторной графики, который позже был преобразован в ограничивающие прямоугольники помещения и пузырьковые диаграммы. Векторизованные планы этажей, используемые в этом документе, можно найти здесь , этот набор данных не включает исходные изображения RGB из набора данных LIFULL.
https://github.com/ennauata/housegan
​​NVidia released a technology to change face alignment on video

Nvidia has unveiled AI face-alignment that means you're always looking at the camera during video calls. Its new Maxine platform uses GANs to reconstruct the unseen parts of your head — just like a deepfake.

Link: https://www.theverge.com/2020/10/5/21502003/nvidia-ai-videoconferencing-maxine-platform-face-gaze-alignment-gans-compression-resolution

#NVidia #deepfake #GAN
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
CoSE: Compositional Stroke Embeddings
Моделирование чертежей как последовательных моделей (SketchRNN) ограничивает их возможности по созданию сложных диаграмм. CoSE отделяет моделирование отдельных штрихов от понимания структурных чертежей
Нейронные сети и обработка текста
Современные методы автоматической обработки текста -- это поиск по смыслу, машинный перевод, чат-боты, построение баз знаний... Как к этому подступиться? Больше практики! Авторы курса, эксперты Центра ИИ Samsung, доступным языком рассказывают, как начать работать с текстами при помощи нейросетей.
https://stepik.org/course/54098
​​StyleGAN2 with adaptive discriminator augmentation (ADA)

Github: https://github.com/NVlabs/stylegan2-ada
ArXiV: https://arxiv.org/abs/2006.06676

#StyleGAN #GAN #DL #CV
​Как форма тела влияет на движения персонажа?
Видео » https://youtu.be/XrOTgZ14fJg
Статья » http://mrl.snu.ac.kr/publications/ProjectMorphCon/MorphCon.html
#АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 Learning Body Shape Variation in Physics-based Characters



🎥 This AI Can Deal With Body Shape Variation!
👁 1 раз 322 сек.
❤️ Check out Weights & Biases and sign up for a free demo here: https://www.wandb.com/papers
❤️ Their mentioned instrumentation is available here: https://app.wandb.ai/lavanyashukla/cnndetection/reports/Detecting-CNN-Generated-Images--Vmlldzo2MTU1Mw

📝 The paper "Learning Body Shape Variation in Physics-based Characters" is available here:
http://mrl.snu.ac.kr/publications/ProjectMorphCon/MorphCon.html

🙏 We would like to thank our generous Patreon supporters who make Two Minute Papers possible:
Aleksandr


🎥 This AI Can Deal With Body Shape Variation!
👁 1 раз 322 сек.
❤️ Check out Weights & Biases and sign up for a free demo here: https://www.wandb.com/papers
❤️ Their mentioned instrumentation is available here: https://app.wandb.ai/lavanyashukla/cnndetection/reports/Detecting-CNN-Generated-Images--Vmlldzo2MTU1Mw

📝 The paper "Learning Body Shape Variation in Physics-based Characters" is available here:
http://mrl.snu.ac.kr/publications/ProjectMorphCon/MorphCon.html

🙏 We would like to thank our generous Patreon supporters who make Two Minute Papers possible:
Aleksandr


Источник ВК
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
"В статье, недавно опубликованной в Physical Review Research, мы показываем, как глубокое обучение может помочь решить фундаментальные уравнения квантовой механики для реальных систем..."
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Код для обучения модели «подъем-всплеск-съемка» для сегментации автомобилей BEV только с камерой
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
StyleGAN2 with adaptive discriminator augmentation (ADA)
Forwarded from Городские данные (Andrey Karmatsky)
Денис Муратаев проанализировал данные Google Street View c помощью компьютерного зрения и оценил качество городской среды в различных городах. Не просто проанализировал, а ещё и подробно описал методику и способ анализа в блоге.

«У каждого человека возникает желание отправиться в маленькое путешествие на выходные, но как выбрать то место куда лучше поехать. Можно посмотреть фотографии, почитать отзывы… А что если использовать компьютерное зрение и провести непредвзятое сравнение городов и уже на основе этого выбрать место поездки.»

https://denis-murataev.medium.com/сравнительный-анализ-городской-среды-с-использованием-компьютерного-зрения-9a50ac099b98
​​NYU Depth V2 — это датасет для сегментации объектов на изображениях интерьера. Датасет состоит из видеопоследовательностей из разных сцен интерьера, которые были записаны в RGB и с помощью камер глубины от Microsoft Kinect.
Portrait generation
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Liquid Warping GAN with Attention: A Unified Framework for Human Image Synthesis