こんにちは、私の名前はジャックです。
面白くて楽しい小さなプロジェクトをいろいろお勧めしてから久しぶりですが、本日は、新しくリリースされた、実行する価値のあるアルゴリズムをまとめます。
アルゴリズムを学ぶために、バッグの実行から始めましょう。
おっと、私はまたたくさんの大胆なアイデアを持っています！
PTI
ご存知のとおり、一部の顔属性編集アルゴリズムは、StyleGANを使用して実行できます。
たとえば、私はマッチョのあごひげを取り除くことについて書きました：
これは記事です：マッチョを恥ずかしがらせるAIアルゴリズム
PTIはStyleGANを使用して「物事を行う」こともあります。「物事を行う」には、笑顔、年齢、姿勢の3つの側面があります。効果は次のとおりです。
さらに興味深いのは、笑顔と年齢の影響です。
たとえば、有名な偽の笑顔効果、PTIはアイデアです。
偽のスマイルマスクが壊れていた。
もちろん、ある音の特殊効果はこれだけではなく、後でお話しする機会があります。
年齢を変えるのも面白いです。
ルカン神の効果：
まだ若くないのは誰ですか？
呉遠田さんをもう一度見てください。
それはとてもかわいいです！
マイクロダーマブレーション、折り目の除去、小さな顔、完全な火力。
もちろん、年齢の次元は、年をとって、そして若くなり、制御することができます。
プロジェクトアドレス：
https://github.com/danielroich/PTI
SimSwap
SimSwapの機能は、その名前であるSwapfaceと同じです。
よく知られているDeepFaceに加えて、そのようなアルゴリズムがたくさんあり、SimSwapもその1つです。2020年に論文が発表されましたが、正式にオープンソースになっています。
最初に効果を見てみましょう：
この「ゴールデンホイール」が誰であるかを推測します。
原則を簡単に説明します。
左半分：ソース面のアイデンティティ特徴ベクトルをAdaINを介して特徴に埋め込み、ターゲット画像をエンコード/デコードして、アイデンティティ置換画像を直接取得します。
右半分：元のFM損失を変更し、深い機能を選択するだけです。著者は、浅い特徴にはより多くのテクスチャ情報が含まれており、単純なアプリケーションにより、生成された画像がターゲット画像により近くなると説明しています。
プロジェクトアドレス：
https://github.com/neuralchen/SimSwap
漫画-StyleGan2
そうです、漫画の顔ジェネレーターであるStyleGANをベースにしたアルゴリズムです。
このスタイルを見てください。最後の2列はCartoon-StyleGan2の効果です。
Cartoon-StyleGan2は、StyleGAN2-ADAとFreezeDを使用します。
プロジェクトアドレス：
https://github.com/happy-jihye/Cartoon-StyleGan2
LightSeq
これはByteのオープンソース推論エンジンであり、最近更新され、Transformerシリーズアルゴリズムのトレーニングをサポートするようになりました。
LightSeqは、BERT、GPT、Transformerなどをサポートしています。NLPの学生は、ぜひチェックしてください。
LightSeqは、機械翻訳、自動質問応答、インテリジェントライティング、ダイアログ応答生成など、多くのテキスト生成シナリオに適用できます。
プロジェクトアドレス：
https://github.com/bytedance/lightseq
Pythonプログラミングパズル
AIはプログラマーを攻撃し始めています！
マイクロソフトは、AIプログラミングソリューションの研究のために一連のLeetCodeプログラミングの質問を作成しました。
トピック：
def sat(x: float, coeffs: List[float]=[2.5, 1.3, -0.5]):
assert type(x) is float, 'x must be of type float'
a, b, c = coeffs
return abs(a * x ** 2 + b * x + c) < 1e-6
これは、MIT、Allen AI、Microsoftの研究者によって提案された新しいプログラミング問題の記述方法です。
このような質問フォームを使用すると、AIが質問を確認しやすくなり、人間のプログラマーの理解に影響を与えることはありません。
次に、対応する問題解決コードを提供します。
def sol(coeffs=[2.5, 1.3, -0.5]):
a, b, c = coeffs
if a == 0:
ans = -c / b if b != 0 else 0.0
else:
ans = ((-b + (b ** 2 - 4 * a * c) ** 0.5) / (2 * a))
return ans
現在、合計215の質問があります。
トピックはまだ更新および拡張されています。マイクロソフトは、このデータセットが新しいAIプログラミングソリューションを開発できることを期待して、このデータセットをオープンソース化しました。
AIがどこまでコードをプログラムして書くことができるかを待ちます。
最後に
これらのAIアルゴリズムを読んだ後、大胆なアイデアはありますか？
ちなみに先週末の抽選は本20枚とTシャツ10枚が完成しました。
情報も整理されており、チャット相手を探して情報を確認するのも個人的な取り組みです。
賞品は本日お知らせし、次々とお届けしますので、よろしくお願いします。
AIを学ぶために私に従ってください！
最後に、BATやその他の一流メーカーのデータ構造を取得するのに役立つコピーを提供します。これはGoogleマスターによって作成されたもので、アルゴリズムが弱い、または改善が必要な学生に非常に役立ちます。
BATアルゴリズムエンジニアの学習ルート、本とビデオ、完全な学習ルート、および私が編集した手順だけでなく、アルゴリズムエンジニアになりたい人にも間違いなく役立ちます。
ジャックです、また会いましょう！