Google представила нейросеть NIMA, ранжирующую фото по эстетической ценности
Нейросеть NIMA научилась предугадывать, какие фотографии пейзажей в восприятии человека являются качественными и эстетически приятными.
В своем исследовательском блоге компания Google представила нейросеть NIMA (Neural Image Assessment), оценивающую фотографии пейзажей, исходя из эстетической ценности для человека. После тренировки нейросети разработчики сравнили ее оценки с теми, что выставили люди (в скобках):
Как это работает?
Оценку пейзажу дает нейросеть, натренированная на базе фотографий, размеченной людьми. Она предсказывает, какие изображения среднестатистический пользователь сочтет приятными и эстетически привлекательными. Ранжирование происходит с опорой на похожие изображения, если таковые имеются. В противном случае для предсказания качества фото нейросеть использует статистическую модель.
Зачем это нужно?
В будущем технологию можно использовать для автоматического редактирования фотографий. Например, нейросеть может определить оптимальные настройки яркости.
Подобную функцию недавно реализовала компания Adobe в обновлении для Lightroom.
Google надеется, что нейросеть поможет пользователям быстрее разбирать большое количество фотографий, отсеивая некачественные и смазанные снимки, а со временем – давать обратную связь по фото в режиме реального времени.
2К открытий2К показов
Сбер открыл бесплатный доступ к сервису для синтеза и распознавания речи SaluteSpeech для физических лиц. Но с ограничениями.
Геймдев стал ещё ближе! С помощью ChatGPT и Midjourney создали браузерную бродилку Generated Adventure, и это заняло всего 72 часа.
Рассказали, как создавать запросы с помощью BigQuery API – библиотеки, упрощающей обращение с хранилищем, как записывать и читать данные.
Как быстро и просто создать приложение, основанное на языковой модели LLM Alpaca. Она похожа на ChatGPT и обучена на огромном объеме данных.