#unrealneural
Brainchop

Инструмент с открытым исходным кодом для 3D-сегментации МРТ в вашем браузере с использованием облегченной модели глубокого обучения. Загрузите свой МРТ в формате NIfTI для анализа.

https://brainchop.org/
https://github.com/neuroneural/brainchop

#unrealneural
Вышла моя статья-размышления:
"Архитектура в эпоху ИИ: как технологии меняют понимание пространства"
https://hi-tech.mail.ru/review/132528-arhitektura-v-epohu-ii-kak-tehnologii-menyayut-ponimanie-prostranstva/
Пишите обратную связь в комментариях

#unrealneural

VoxHammer от Tencent и Бэйханского университета

Не требующий обучения метод точного и последовательного 3D-редактирования, работающий непосредственно в исходном скрытом 3D-пространстве.

Он гарантирует, что неотредактированные области останутся идеальными, а новые изменения будут легко интегрированы.

https://huggingface.co/papers/2508.19247

#unrealneural
Drawing2CAD

Transformer, преобразующая векторные чертежи (SVG) в последовательность DeepCAD. Использование векторных данных вместо растровых (изображений) повышает точность примерно на 7%.
https://github.com/lllssc/Drawing2CAD

#unrealneural
Реалтайм видеогенерация в Krea.ai 😱😱😱

#unrealneural
MatchAnything — это мощный фреймворк, который позволяет сопоставлять ключевые точки между сильно различающимися и даже искаженными изображениями, такими как вид карты iPhone и аэрофотоснимки Google или тепловизионные и дневные изображения.

#unrealneural
Как новый эволюционный алгоритм Sakana AI создает мощные модели ИИ без дорогостоящего переобучения

Статья посвящена новому эволюционному алгоритму Model Merging of Natural Niches (M2N2), разработанному японской лабораторией Sakana AI. Этот метод позволяет улучшать возможности ИИ-моделей без дорогостоящего переобучения или тонкой настройки. M2N2 объединяет параметры нескольких специализированных моделей в одну, более мощную, сохраняя их сильные стороны. Алгоритм подходит для разных типов моделей, включая большие языковые модели (LLM) и генераторы изображений.
https://venturebeat.com/ai/how-sakana-ais-new-evolutionary-algorithm-builds-powerful-ai-models-without-expensive-retraining/

#unrealneural #ЛабораторияИИ #AILAB
Туториал 2. Генерация с помощью Nano Banana + KLING 2.1

1. Загружаем исходное изображение
2. Создаем различные ракурсы с помощью Nano Banana
3. Комбинируем ракурсы с помощью KLING 2.1 keyframes
4. Монтируем все вместе

#unrealneural
CAD-GPT

CAD-GPT — метод синтеза САПР с использованием MLLM, улучшенного на основе пространственного мышления, который в качестве входных данных использует либо одно изображение, либо текстовое описание.
https://www.semanticscholar.org/reader/51a8d15cb89f7a754cca514ffc32825ab5e5fa74

#unrealneural
From text to design

End-to-end проектирование и оптимизация механических компонентов с генерацией кода ИИ в Rhino Grasshopper

https://www.cambridge.org/core/services/aop-cambridge-core/content/view/5BD8D63CFCED28BDD7A01313162FFBE7/S2732527X25102034a.pdf/from_text_to_design_a_framework_to_leverage_llm_agents_for_automated_cad_generation.pdf

#unrealneural
Может ли ИИ помочь понять, как мозг учится видеть мир?

Исследование об этом
arxiv.org/pdf/2508.18226