Нейросеть научилась менять фон на любых изображениях
Новости
Алгоритм автоматически определяет границы объектов и переносит их на другую картинку.
2К открытий2К показов
Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) представили алгоритм на сверточной нейросети, который автоматически переносит объекты с одного изображения на другое. При этом пользователю не нужно выделять части изображения или определять их границы.
Принцип работы
Редактор, получивший название Semantic Soft Segmentation (SSS), разделяет объекты и фон на разные сегменты. Система анализирует цвет, прозрачность и текстуру краев объектов. Она учитывает семантическую близость пикселей: они могут принадлежать одновременно двум объектам. В итоге на новом фоне объекты выглядят четкими и без рваных краев. Алгоритм обрабатывает одно изображение в среднем за 4 минуты.
В августе 2018 года автор блога AI Weirdness Джанель Шейн (Janelle Shane) рассказала о генеративно-состязательной нейросети AttnGAN, которая рисует изображения по текстовому описанию. Проблема алгоритма заключается в том, что он требует слишком точно заданных параметров картинки и порой не может определить границы объектов.
2К открытий2К показов
Stack Overflow навсегда запретил публикацию контента, созданного с помощью ИИ, из-за частых ошибок в таких ответах. Решение принято после того, как платформа столкнулась с массовым потоком низкокачественного контента, который затруднял поиск достоверных ответов
OpenAI порадовала фанатов, анонсировав скорый релиз сразу двух продуктов: виртуального собеседника на базе ChatGPT 4o и ИИ-поисковик SeartchGPT
Есть поговорка, что разработчики трудятся по принципу «работает, не трогай», но откуда тогда появляются прорывные решения? Рассмотрим, как создаются быстрые и конкурентоспособные ИТ-продукты на реальных кейсах: обсудим ИИ-ассистентов, разговоры с Пушкиным (как в «Черном зеркале») и конечно затронем тему найма разработчиков.
ИИ-стартап PearAI от Y Combinator обвинили в использовании кода open-source проекта Continue.dev без должного признания. После критики со стороны сообщества, PearAI вернул лицензию Apache и извинился за недостаточную прозрачность