Midjourney и другие нейросети обработки изображений - страница 83

 
Нашёлся бы модератор, отделить этот спор в новую ветку...
 
Элементарно: задача по чтению картинки из мозга, это задача по декодированию его "шумов". Однако, данных в этих шумах так много, что считать ясную картинку из тысяч пикселей практически невозможно. Гораздо легче угадать по шумам слово, или несколько слов.
 
Vitaliy Kuznetsov #:

...

P.S. А не смущает, что новость из авторитетного научного журнала? Или теперь научные новости опровергаются первым поперечным, потому что ему кажется это нереальным?

...

Во-первых, разговор был про то видео с крысой. А в качестве аргумента потом была приведена та статью про фМРТ (Semantic reconstruction). Какая связь?

И да - не смущает, имею факты наличия абсолютного бреда и в авторитетных научных изданиях.

Теперь и эта статья из натуры вызывает большие сомнения. В статье написано про 2 слова в секунду, и

один снимок на 20 слов. То есть снимок (пусть даже какой-то ограниченной зоны) делался за 10 сек. 

Или все ученые разговаривают на особом небесном языке, совершенно неподвластном обычным людям?

И... если вы так озабочены чье-то умственной неспособностью понимать и делать правильные выводы, 

то какого фига вы беретесь за распространение информации и отстаивании позиции в отношении того, 

в чем вы вообще ничего не понимаете? Даже не просто не понимаете, а имеющуюся информацию не

можете проанализировать, понять и сделать выводы. 

 

В былые времена на сходках по сетевому маркетингу часто использовался один очень сильный аргумент:

- А как это узнали?

- Ну как? (Обязательно со вздергиванием плеч и выпучиванием глаз, типа - как ты мог подвергнут это сомнению.) Компьютер посчитал! 

И спорить тоже было бесполезно... Типа там ученые и успешные бизнесмены, а ты кто такой?

 
Анализируя подлинность какой либо научной сенсации, стоит обращать внимание на источник и помнить, что даже авторитетные ученые хайпуют для получения большего внимания и финансирования.
 
Vitaliy Kuznetsov #:

Ещё 2 месяца назад все восхищались криворукими картинками, которые хоть что-то показывали по технологии текст-в-картинку и только начали появляться.

Сегодня уже некоторые нос воротят от фотореалистичности и креативности.

Господа, да Вы зажрались)


В тоже время ещё большая часть людей не видела, как ИИ генерирует картинки и попав в эту ветку смогут также восхититься.


Наверное, люди, которые посмотрели очень много картинных галерей мира, с таким же презрением могут высказываться о творчестве малоизвестных художников.


Я стараюсь выбирать достойные арты для ветки и смотреть мне приходиться в десятки раз больше картинок, пока листаю каналы, на которые подписан и всё равно, мне интересно.

По самоповторам не так много картинок, одинаковых идей считаю, что почти нет. В мире есть природа, там животные, люди в разных нарядах. Не ужели они не достойны того, чтобы их периодически показывали?)

Вы ведь и так в реале всё это каждый день смотрите. Представляю, заходите в офис и говорите "сколько можно видеть все эти рожи каждый день")

Ведь тема ветки о чём? Читаем и не удивляемся тому, что тут будут постить периодически арты нейросетей. Когда надоест, перестану постить.


Собака лает, караван идёт.

Спасибо, что делитесь самым достойным из пересмотренного. Последние два месяца на этом форуме захожу в основном в эту ветку. Многие иллюстрации, которые вы выкладываете - мне очень интересны.

 
Vasiliy Pushkaryov #:

Спасибо, что делитесь самым достойным из пересмотренного. Последние два месяца на этом форуме захожу в основном в эту ветку. Многие иллюстрации, которые вы выкладываете - мне очень интересны.

+++

 
Dmitry Fedoseev #:

У куда это девать? Имеется личный аппарат фМРТ?

закажу на алике

 

NVIDIA продемонстрировала нейронку, позволяющую вывести детализацию графики на новый уровень.

NeuralVDB - это крупномасштабное представление объемов с технологией сжатия данных на основе искусственного интеллекта. Она обеспечивает значительное повышение эффективности по сравнению с OpenVDB, стандартной отраслевой библиотекой для моделирования и визуализации разреженных объемных данных, таких как вода, огонь, дым и облака.

Экономия памяти в 100 раз по сравнению с прошлой технологией. Оф.страница - https://developer.nvidia.com/rendering-technologies/neuralvdb


 

Исходник от OpenAI для создания "текст-в-3D объект" - https://github.com/openai/shap-e



Причина обращения: