Machinelearning

30 января 2023 11:01

🎶 Moûsai: Text-to-Music Generation with Long-Context Latent Diffusion

Audio generation using diffusion models, in PyTorch.

Полнофункциональная библиотека генерации звука на PyTorch.

pip install audio-diffusion-pytorch

🖥 Github: https://github.com/archinetai/audio-diffusion-pytorch

✅️ Paper: https://arxiv.org/abs/2301.11757v1

⭐️ A-unet: https://github.com/archinetai/a-unet

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

27 января 2023 10:01

❔ PrimeQA: The Prime Repository for State-of-the-Art Multilingual Question Answering Research and Development

PRIMEQA supports core QA functionalities like retrieval and reading comprehension as well as auxiliary capabilities such as question generation.

PrimeQA — это репозиторий с открытым исходным кодом, который позволяет исследователям и разработчикам легко обучать мультиязычные модели ответов на вопросы (QA).

🖥 Github: https://github.com/primeqa/primeqa

🖥 Notebooks: https://github.com/primeqa/primeqa/tree/main/notebooks

✅️ Paper: https://arxiv.org/abs/2301.09715v2

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/wikitablequestions

✔️ Docs: https://primeqa.github.io/primeqa/installation.html

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

25 января 2023 11:14

🚀 K-Planes: Explicit Radiance Fields in Space, Time, and Appearance

Model uses d choose 2 planes to represent a d-dimensional scene.

Новая модель на PyTorch, которая обеспечивает плавный переход от статических (d=3) к динамическим (d=4) сценам, c высокой оптимизацией.

🖥 Github: https://github.com/sarafridov/K-Planes

✅️ Paper: https://arxiv.org/abs/2301.10241

⭐️ Project: https://sarafridov.github.io/K-Planes

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

24 января 2023 10:19

🔬 Stanford.Game Theory Free Course

The course will provide the basics: representing games and strategies, the extensive form, Bayesian games, repeated and stochastic games, and more.

🎲 Еще несколько отличных курсов от Стенфорда.
Вы изучите: математический метод нахождения оптимальных стратегий в играх, байесовские игры, повторяющиеся и стохастические игры, теория социального выбора, аукционы и многое другое

▪Game Theory
▪Game Theory II: Advanced
▪Deep Multi-Task and Meta Learning
▪Game Theory for Machine Learning
▪ Algorithmic Game Theory

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

23 января 2023 15:37

⭐️ OnePose++: One-Shot Pose

Keypoint-free one-shot object pose estimation method that handles low-textured objects without knowing CAD models.

Новый метод захвата объектов без ключевых точек, который значительно превосходит существующие методы и может работать с низкотекстурированными объектами.

🖥 Github: https://github.com/zju3dv/OnePose_Plus_Plus

✅️ Paper: https://openreview.net/pdf?id=BZ92dxDS3tO

⭐️ Project: https://zju3dv.github.io/onepose_plus_plus

⏩ Dataset: https://zjueducn-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/12121064_zju_edu_cn/ElfJC7FiK75Hhh1CF0sPVSQBdzJpeWpOfj8TZzRuxo9PUg?e=Pbnbi8

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

22 января 2023 12:27

🔥 Deep Learning Tuning Playbook

This document is for engineers and researchers (both individuals and teams) interested in maximizing the performance of deep learning models.

Этот репозиторий-книга от специалистов Google Research с практическими советами по максимальному повышению производительности моделей глубокого обучения.

🖥 Github
📌Reddit

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

20 января 2023 10:02

🎧 Msanii: High Fidelity Music Synthesis on a Shoestring Budget

Model combines the expressiveness of mel spectrograms, the generative capabilities of diffusion models, and the vocoding capabilities of neural vocoders.

Новая модель на основе диффузии для эффективного синтеза длинной музыки высокого качества.

pip install -q git+https://github.com/Kinyugo/msanii.git

🖥 Github: https://github.com/kinyugo/msanii

⭐️ Demo: https://kinyugo.github.io/msanii-demo/

⭐️ Colab: https://colab.research.google.com/github/Kinyugo/msanii/blob/main/notebooks/msanii_demo.ipynb

✅️ Paper: https://arxiv.org/abs/2301.06468

🤗Hugging face: https://huggingface.co/spaces/kinyugo/msanii

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

18 января 2023 10:35

👨‍🎓 CS224W: Machine Learning with Graphs Free Course from Stanford

Topics include: representation learning and Graph Neural Networks; algorithms for the World Wide Web; reasoning over Knowledge Graphs; influence maximization; disease outbreak detection, social network analysis.

Шикарный бесплатный курс от Стенфорда, с которым вы изучите структуру графов и их особенности и применения в мо, научитесь строить графовые нейронные сети. Новые лекции, колабы и слайды выходят по вторникам и четвергам.

🔥 Course 2023
📌 Video Lectures 2021
🤗Intro to Graph Machine Learning

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

16 января 2023 13:16

🖼 Image Similarity with Hugging Face Datasets and Transformers

In this post, you'll learn to build an image similarity system wich Transformers.

Полезная статья, с которой вы создадите систему поиска сходства изображений с помощью Transformers. Можно немного попрактиковаться и попробовать другие модели.

🤗 Huggingface
🖥 Github
🖥 Colab

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

13 января 2023 11:59

🔥 Neural Deferred Shading

Новая быстрая многоракурсная 3D-реконструкция с произвольными объектами и настраиваемым освещением.

🖥 Github: github.com/fraunhoferhhi/neural-deferred-shading

⭐️ Project: fraunhoferhhi.github.io/neural-deferred-shading

✅️ Paprer: https://mworchel.github.io/assets/papers/neural_deferred_shading_with_supp.pdf

⏩ Pyremesh : https://github.com/sgsellan/botsch-kobbelt-remesher-libigl

❤️Video: https://www.youtube.com/watch?v=nIqmuylmpFY

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

11 января 2023 11:00

🔊 Audio-Visual Efficient Conformer for Robust Speech Recognition

Улучшенный метод чтения по губам, с помощью архитектуры Conformer Connectionist Temporal Classification (CTC) для обработки аудио и видео.

🖥 Github
✔️ Paper
🔥Notebook
🚀 Models

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

07 января 2023 09:31

🔥 Yolo8 is coming!

На github вылложили веса.
Обновилась документация.

🖥 Github
✔️ Docs
🖥 Colab

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

04 января 2023 10:47

🚀 ConvNeXt V2

Meta выпустила ConvNeXt V2 на PyTorch для 8 видов моделей (Atto, Femto, Pico, Nano, Tiny, Base, Large, Huge), код обученной модели, настройки и веса (преобразованные из весов JAX, обученных на TPU) для ConvNeXt V2. х. ConvNets работал лучше, чем Трансформеры для задач компьютерного зрения, а ConvNeXt V2, значительно превосходит производительность сетей ConvNet на тестах.

🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/convnext-v2

⭐️ Paper: https://arxiv.org/abs/2301.00808v1

⏩ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

31 декабря 2022 10:22

🚛 The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations

Цель этой статьи — представить новую процедуру обучения для нейронных сетей и продемонстрировать, что она работает хорошо на нескольких небольших задачах и заслуживает внимания для дальнейшего изучения. Алгоритм Forward-Forward заменяет метод прямого распространения и метод обратного распространения двумя прямыми проходами, один с положительными (то есть реальными) данными, а другой с отрицательными данными, которые сгенерированы самой сетью. Forward-Forward не требует вычисления функции потерь по отношению к параметрам сети. Вместо этого каждый шаг оптимизации может выполняться локально, а веса каждого слоя могут обновляться сразу же после того, как слой отработал.

git clone https://github.com/nebuly-ai/nebullvm.git
cd nebullvm/apps/accelerate/forward_forward

🖥 Github: https://github.com/nebuly-ai/nebullvm/tree/main/apps/accelerate/forward_forward

⭐️ Paper: https://arxiv.org/abs/2212.13345v1

⏩ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

29 декабря 2022 10:01

✅️ JRBD: Egocentric Perception of Humans

Стэнфорд JRDB-Pose: набор размеченных данных с более чем 600 000 позами тел.

⭐️ Dataset: https://jrdb.erc.monash.edu/

🖥 Github: https://github.com/JRDB-dataset/jrdb_toolkit/

⏩ JRDB-Pose: https://jrdb.erc.monash.edu/dataset/pose#toolkit

✅ Paper: arxiv.org/pdf/1910.11792.pdf

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

28 января 2023 07:24

Cut and Learn for Unsupervised Object Detection and Instance Segmentation

Simple anf effective method to train an object detection and instance segmentation model without using any supervision.

Cut-and-LEaRn (CutLER) — это новый подход к обучению моделей от Meta, для обнаружения и сегментации без участия человека. Cut-and-LEaRn превосходит предыдущую SOTA в 2,7 раза для AP50 и в 2,6 раза для AR в 11 тестах.

🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/cutler

⭐️Project: http://people.eecs.berkeley.edu/~xdwang/projects/CutLER/

🖥 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1NgEyFHvOfuA2MZZnfNPWg1w5gSr3HOBb?usp=sharing

✅️ Paper: https://arxiv.org/abs/2301.11320

✔️ Installation instructions: https://github.com/facebookresearch/CutLER/blob/main/INSTALL.md

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

26 января 2023 13:07

⭐️ Using LoRA for Efficient Stable Diffusion Fine-Tuning

LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models is a novel technique introduced by Microsoft researchers to deal with the problem of fine-tuning large-language models.

Новый метод, представленный исследователями Microsoft для тонкой настройки больших языковых моделей.

LoRA значительно сокращает количество параметров для обучения модели и сокращает использование памяти GPU, поскольку для большинства весов моделей не требуется вычислять градиенты.

По сравнению с GPT-3 175B, настроенным с помощью Adam, c LoRA можно уменьшить количество обучаемых параметров в 10 000 раз и затраты GPU в 3 раза.

🤗 Hugging face blog: https://huggingface.co/blog/lora

✅️ Paper: https://arxiv.org/abs/2106.09685

⭐️ Code: https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/dreambooth/train_dreambooth_lora.py

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

24 января 2023 12:10

✅️ StyleGAN-T: Unlocking the Power of GANs for Fast Large-Scale Text-to-Image Synthesis

StyleGAN-T, addresses the specific requirements of large-scale text-to-image synthesis, such as large capacity, stable training on diverse datasets, strong text alignment, and controllable fidelity vs. text alignment tradeoff.

StyleGAN-T новый ган для синтеза текста и изображений.

StyleGAN-T значительно превосходит предыдущие GANы и модели дистиллированной диффузии в скорости и качестве генерации текста в изображение.

🖥 Github: github.com/autonomousvision/stylegan-t

✅️ Paper: arxiv.org/pdf/2301.09515.pdf

⭐️ Project: sites.google.com/view/stylegan-t

✔️ Video: https://www.youtube.com/watch?v=MMj8OTOUIok&embeds_euri=https%3A%2F%2Fsites.google.com%2F&feature=emb_logo

🖥 Projected GAN: https://github.com/autonomousvision/projected-gan

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

24 января 2023 08:19

⏺Пришло время астропрогнозов на 2023! В новом видео ⬆️

Наши аналитики сформулировали предсказания будущих угроз для корпораций на основе сложившихся трендов и действий злоумышленников, которые мы наблюдали в уходящем году.

▶️Каких атак ждать корпорациям в начавшемся году?
▶️Что изменится в поведении взломщиков?
▶️Как противостоять шантажу и утечкам ПД?
▶️Почему злоумышленники публикуют данные о взломах в общем доступе?

У нас есть ответы на эти и другие вопросы в 1,5-минутном видео⬆️
Для тех, кто любит поподробнее — презентация с массой полезных данных.

Смотреть презентацию⟶

Machinelearning

23 января 2023 10:19

✏️ Improving Sketch Colorization using Adversarial Segmentation Consistency

New method for producing color images from sketches

Новый метод генерации реалистичных, цветных изображений из эскизов. эффективность модели была проверена на 4 различных, крупных датасетов изображений.

git clone https://github.com/giddyyupp/AdvSegLoss.git
cd AdvSegLoss

🖥 Github: https://github.com/giddyyupp/AdvSegLoss

✅️ Paper: https://arxiv.org/abs/2301.08590v1

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cityscapes

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

21 января 2023 08:06

✅ Multiview Compressive Coding for 3D Reconstruction

Multiview Compressive Coding (MCC), learns to compress the input appearance and geometry to predict the 3D structure by querying a 3D-aware decoder

MCC — это новый подход к 3D-реконструкции по одному изображению RGB-D от Meta .

pip install h5py omegaconf submitit

🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/mcc

⭐️ Project: https://mcc3d.github.io/

✅️ Paper: https://arxiv.org/abs/2301.08247

⭐️ Dataset: https://github.com/facebookresearch/MCC/blob/main/DATASET.md

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

19 января 2023 10:02

💬 GLIGEN: Open-Set Grounded Text-to-Image Generation

GLIGEN’s zero-shot performance on COCO and LVIS outperforms that of existing supervised layout-to-image baselines by a large margin. Code comming soon.

GLIGEN новый подход, который основывается на существующих предварительно обученных моделях генерации текста из изображения и расширяет их функциональность. GLIGEN значительно превосходит все существующие модели.

⭐️ Project: https://gligen.github.io/

⭐️ Demo: https://aka.ms/gligen

✅️ Paper: https://arxiv.org/abs/2301.07093

🖥 Github: https://github.com/gligen/GLIGEN

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

17 января 2023 11:20

AutoAvatar: Autoregressive Neural Fields for Dynamic Avatar Modeling

Autoregressive approach for modeling dynamically deforming human bodies by Meta.

AutoAvatar — проект от Meta для моделирования динамически деформирующихся человеческих тел непосредственно из необработанных сканов.

🖥 Github: github.com/facebookresearch/AutoAvatar

⭐️ Project: zqbai-jeremy.github.io/autoavatar

✅️ Paprer: arxiv.org/pdf/2203.13817.pdf

⏩ Dataset: https://amass.is.tue.mpg.de/index.html

⭐️ Video: https://zqbai-jeremy.github.io/autoavatar/static/images/video_arxiv.mp4

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

15 января 2023 10:24

📚 Free Book Multimodal Deep Learning 2023

This book is the result of a student seminar for Master Statistics and Master Data Science at the LMU in the summer semester 2022

Полезная книга , которая поможет разобраться с мультимодальными моделями общего назначения, изучить их архитектуру, работу и применение, в том числе в генеративном искусстве.

📘 Book
🖥 Github
⏩ Reading list

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

12 января 2023 09:52

😫 Memories are One-to-Many Mapping Alleviators in Talking Face Generation

Новый проект от Microsoft, реалистичная генерация говорящего аватара ​по входным аудиодорожкам. MemFace обеспечивает наилучшее качество с большим отрывом.

🖥 Project
📃 Paper
📊Video

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

09 января 2023 11:14

🔥 MIT Introduction to Deep Learning

2023 Program has started!

Сегодня стартует бесплатный курс от MIT Intro to DL 2023 — один из самых лаконичных, открытых курсов по искусственному интеллекту, который охватывает основные методы глубокого обучения, архитектуры инс, статистику.

🚀 Course
✔️ Course 2022

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

06 января 2023 08:40

💫 PACO: Parts and Attributes of Common Objects

Meta опубликовала огромный датасет. PACO — это набор данных, содержащий 641 000 аннотированных объектов и их и частей .

🖥 Github
⭐️ Paper
➡️Project

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

01 января 2023 08:39

⚡️ MVTN: Learning Multi-View Transformations for 3D Understanding

Библиотека Pytroch для классификации, генерации и сегментации 3D объектов.

🖥 Github: https://github.com/ajhamdi/mvtorch

⭐️ Paper: https://arxiv.org/abs/2212.13462v1

⏩ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/modelnet

⏩ Сlassification example: https://github.com/ajhamdi/mvtorch/blob/main/docs/tutorials/classification.ipynb

➡️ Segmentation example: https://github.com/ajhamdi/mvtorch/blob/main/docs/tutorials/segmentation.ipynb

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

30 декабря 2022 11:00

⭐️ Orion

Проект с открытым исходным кодом от Data до AI Lab от MIT.
Orion — это библиотека машинного обучения, созданная для обнаружения аномалий во временных рядах.

pip install orion-ml

🖥 Github: https://github.com/sintel-dev/orion

⭐️ Notebooks: https://drive.google.com/drive/folders/1FAcCEiE1JDsqaMjGcmiw5a5XuGh13c9Q?usp=sharing

✅ Paper: https://arxiv.org/abs/2212.13558v1

⏩ Docs: https://sintel.dev/Orion/

⏩ Datalab: https://dai.lids.mit.edu/

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

28 декабря 2022 10:03

🥼Neural Cloth Simulation

Самый продвинутый ИИ для анимации и генерации одежды.

🖥 Github: https://github.com/hbertiche/NeuralClothSim

⭐️ Project: https://hbertiche.github.io/NeuralClothSim/

✅️ Paprer: arxiv.org/pdf/2211.13226.pdf

⏩ Video: https://youtu.be/6HxXLBzRXFg

@ai_machinelearning_big_data