Закреплено
Искусственный интеллект
5 063 поста
•
11 479 подписчиков
0 просмотренных постов скрыто
На GitHub появилась ИИ-модель с открытым исходным кодом Loopy, которая позволяет генерировать реалистичные видео
Вы когда-нибудь замечали, что цифровые персонажи иногда делают неестественные движения при разговоре?
Loopy - это диффузионная модель с открытым исходным кодом, призванная решить эту проблему, используя только аудио для создания видео с говорящими или поющими персонажами.
В отличие от традиционных моделей, Loopy фиксирует длительное движение, благодаря чему получается более плавная и естественная анимация.
Она улучшает мимику и аудиовизуальную синхронизацию, обеспечивая более реалистичное восприятие цифровых персонажей и виртуальных взаимодействий.
Я заметил, что эта модель создает вполне реалистичные видео, так как движения головы, выражения лица и движения губ выглядят максимально естественно.
Источник: ТГ-канал про нейросети
Показать полностью
4
Как я создал антиспам-бота для Telegram с помощью нейросетей: опыт разработки и обучение моделей
Привет! Я хочу рассказать вам о том, как я разрабатывал своего антиспам-бота для Telegram. Когда я только начал работать над проектом, я не представлял, насколько сложной может быть задача фильтрации спама. Спамеры используют всё более хитрые методы, чтобы обходить простые фильтры. Сначала я думал, что смогу обойтись стандартными решениями, вроде удаления сообщений по ключевым словам, но быстро понял, что это неэффективно. Тогда я решил пойти по пути машинного обучения, и это привело меня к трансформерам и BERT.
Первые шаги: сбор и фильтрация данных
Сначала я занимался парсингом открытых чатов Telegram. Использовал специальные скрипты, которые собирали огромные объемы сообщений, включая как спам, так и обычные тексты. Казалось бы, задача решена: теперь осталось только обучить модель на собранных данных. Но оказалось, что не все так просто. Множество сообщений, которые мне попадались, не всегда можно было чётко классифицировать как спам или нет. Некоторые сообщения казались подозрительными, но не были спамом, другие — наоборот. Поэтому мне пришлось вручную фильтровать данные, каждое сообщение по отдельности. Этот процесс был трудоёмким, и после долгих часов ручной работы стало понятно, что нужен другой подход.
Я решил создать бота, в которого можно было пересылать сообщения с пометкой "спам", и таким образом отбирать примеры для обучения модели. Это позволило значительно снизить количество ошибок в данных и ускорить процесс фильтрации. Старые же данные я продолжал очищать вручную, чтобы исключить ложные примеры. Позже, чтобы улучшить качество модели, я добавил немного данных из открытых датасетов, что помогло расширить её понимание различных типов сообщений.
Выбор модели: от LSTM к BERT
Первоначально я начал работать с рекуррентными нейронными сетями (LSTM), но они быстро показали свои ограничения. LSTM не справлялись с задачей, потому что спамеры часто используют методы изменения текста, например, замену букв цифрами или использование символов из других языков. Рекуррентные сети не могли эффективно анализировать такие изменения в контексте текста. После ряда экспериментов я пришел к решению использовать трансформеры, в частности BERT. Эта модель оказалась куда более мощной и гибкой, особенно с учетом её русскоязычных предобученных версий.
Трансформеры позволили мне более точно и глубоко анализировать тексты, учитывая контекст и сложные изменения в сообщениях. Одним из главных преимуществ BERT оказалось то, что он отлично справляется с обработкой длинных текстов и может учитывать взаимосвязь между словами в предложении. Это критически важно для задачи классификации спама, где отдельные слова могут быть невинными, но в контексте предложения формировать спам-сообщение.
Технические сложности и решение с GPU
Как только я перешел на трансформеры, возникли новые проблемы. Обучение таких моделей требует больших вычислительных ресурсов, особенно когда работаешь с большими объемами данных. Первое время я арендовал серверы с GPU, но это оказалось слишком дорого. Тогда я решил приобрести собственный графический ускоритель, что позволило мне значительно снизить затраты и ускорить обучение. Каждая модель обучалась около 16 часов, и в итоге было создано около 50 версий. С каждым новым обучением модель становилась всё точнее и эффективнее.
Оценка эффективности: метрики и мониторинг
Чтобы убедиться, что модель работает корректно, я использую несколько ключевых метрик: Accuracy, Loss, F1-score, Recall и Precision. Все эти показатели помогают понять, насколько точно модель классифицирует спам-сообщения и как хорошо она справляется с задачей. В среднем, показатели F1, Recall и Precision достигают уровня выше 0.9, что говорит о высокой точности работы модели. Я также тестирую модель на новых данных, которые не были включены в исходный датасет, чтобы убедиться, что она справляется с задачами, которые не были заранее учтены.
Мониторинг показал, что с каждым новым циклом обучения модель становилась всё лучше, и теперь она может эффективно фильтровать спам в реальном времени. За всё время использования бота пользователи практически не обращались в техподдержку. Было лишь несколько обращений по поводу багов, ложных срабатываний и помощи с добавлением бота в группы, все проблемы были быстро решены.
Планы на будущее
Я планирую развивать @RuModeratorAI_Bot дальше. Один из ближайших шагов — улучшение способности модели работать с английским языком и добавление поддержки других языков. Спам существует не только в русскоязычном сегменте, и чтобы бот был полезен для международных групп, мне нужно расширить языковые возможности модели.
Надеюсь, мой опыт будет полезен другим разработчикам, которые сталкиваются с задачей автоматической модерации. Если вам нужен эффективный антиспам для вашего чата, попробуйте моего бота @RuModeratorAI_Bot — он уже готов помочь вам в борьбе с навязчивыми спамерами!
Показать полностью
1
Vidu научился соединять два фото в одно видео
Показать полностью
Как быстро выучить английский с помощью нейросети
Чтобы быстро выучить английский с помощью нейросетей и технологий искусственного интеллекта, можно воспользоваться рядом доступных инструментов и методик. Вот несколько эффективных способов для ускорения и оптимизации процесса:
1. Использование языковых моделей (например, ChatGPT)
Общайтесь с нейросетью на английском языке, задавайте вопросы, просите исправить ошибки, объяснить сложные грамматические правила или незнакомые слова. Вы можете практиковать как простейшие диалоги, так и углубленную лексику по интересующим вас темам.
Совет: Постоянно взаимодействуйте на английском, даже если чувствуете, что делаете ошибки. Это поможет быстрее запоминать конструкции и расширять словарный запас.
2. Персонализированные тренировки с AI-приложениями
Используйте приложения с искусственным интеллектом, которые подстраивают учебные материалы под ваш уровень. Например:
Duolingo — приложение, которое адаптируется к вашим успехам и предлагает упражнения на основе AI.
Lingualeo – игровая платформа с тренировками чтения, аудирования и словарного запаса.
Replika — виртуальный помощник, с которым можно переписываться на английском языке.
Как это работает: AI анализирует ваши ошибки и адаптирует материал, предлагая повторить или выучить новые слова и фразы.
3. Распознавание речи и тренировка произношения
Приложения с технологией распознавания речи, такие как Elsa Speak или Google Assistant, позволяют тренировать произношение. Вы говорите фразы, а нейросеть анализирует произношение и предлагает корректировки.
Совет: Проводите регулярные короткие тренировки, чтобы быстрее улучшить произношение.
4. Переводчики с AI-функцией
DeepL или Google Translate подходят для перевода сложных текстов или предложений + исправление ошибок. Переводы AI помогают быстрее усваивать правильные грамматические конструкции и изучать новые слова.
Совет: Переводите тексты на английский, а затем старайтесь их пересказывать своими словами. Не забывайте о функции прослушивания. Все это усилит практику запоминания фраз и выражений.
5. Автоматический анализ текста
Используйте такие программы, как Grammarly или LanguageTool, для проверки ваших текстов на английском. Эти сервисы не только исправляют грамматические ошибки, но и предлагают улучшения, объясняя правила.
Как это помогает: Постоянный анализ написанных вами текстов на английском помогает быстрее понять, где вы допускаете ошибки, и развить навыки письма.
6. Просмотр видео и подкастов с нейросетевыми рекомендациями
Алгоритмы видеохостингов и других платформ могут рекомендовать контент на английском, который соответствует вашему уровню. Например, ролики с субтитрами, которые можно использовать для тренировки аудирования и словарного запаса.
Совет: Активируйте субтитры, одновременно слушайте и читайте текст – это помогает быстрее усваивать новые слова и выражения.
Какие нейросети, приложения и сервисы можно использовать для изучения английского
ChatGPT – Общение на английском для улучшения навыков письма и диалогов.
Duolingo – Персонализированные уроки на основе прогресса с игровой механикой.
Replika – Практика разговорного английского через беседы с ИИ-компаньоном.
Elsa Speak – Тренировка произношения с помощью ИИ, исправляющего ошибки.
Grammarly – Проверка грамматики и стиля с объяснением ошибок.
YouGlish – Прослушивание произношения слов через реальные примеры видео.
Lingvist – Обучение словам и грамматике через персонализированные упражнения.
Memrise – Изучение фраз и слов с помощью карточек и разнообразного контента.
Anki – Карточки для запоминания слов с технологией интервального повторения.
Busuu – Интерактивные уроки с обратной связью от носителей языка.
Mondly – Интерактивные уроки с использованием ИИ для быстрого освоения языка.
Speechify – Превращает текст в аудио, помогая тренировать восприятие на слух.
HelloTalk – Общение с носителями языка через текст, голосовые и видеосообщения.
Quizlet – Создание карточек для изучения слов с автоматическим повторением.
Показать полностью
3
Нейросети читают по губам
Пополняем шпионский набор нейронкой Read Their Lips, которая расшифрует речь на видео:
🔸Загружаем видео без звука или с неразборчивым голосом;
🔸Устанавливаем начало и конец ролика, где нужна расшифровка;
🔸Выделяем область лица.
👀 Бесплатно, особенно хорошо работает с английским языком.
Источник телеграм-канал NEUROHUB🔥👈
Показать полностью
Генерируем идеальный плейлист
🎵 Генерируем идеальный плейлист.
Новая музыкальная нейросеть Melodio по текстовойподсказке вместо одного трека сгенерирует почти бесконечный плейлист (до 10часов).
В промпте можно просто описать свое настроение, музыкальныйстиль или конкретную песню.
👀Работает бесплатно, но скачать отдельно понравившийсятрек не получится.
Ссылка
Источник
Показать полностью
Общаемся с Эйнштейном или арбузом как с живыми
Это можно сделать с помощью Character.AI — это онлайн-платформа, которая позволяет общаться с искусственными персонажами, созданными на базе нейросетей. Они могут быть как вымышленными, так и историческими личностями, а также любыми объектами, которые вы сами придумаете.
1. Регистрация
Для начала нужно зарегистрироваться, создав аккаунт с использованием электронной почты или социальной сети. После регистрации открывается доступ к персонажам и возможности создать собственного бота.
2. Выбор персонажа
На главной странице можно подобрать персонажа из предложенного списка или воспользоваться поиском. Каталог «собеседников» огромный: от известных исторических личностей, таких как Альберт Эйнштейн, до фантастических существ и даже продуктов (здесь есть сыр, картошка, арбуз). Платформа предлагает множество готовых вариантов, но всегда есть возможность создать собственный (общедоступный или приватный).
3. Начало общения
После выбора остается начать диалог в открывшемся чате. Персонаж будет отвечать (текст + прослушивание голоса), стараясь поддерживать беседу в зависимости от своей «личности» и поступающих вопросов. Например, с Эйнштейном можно обсудить теорию относительности, с тем же арбузом или сыром – поболтать на любую тему. Однако здесь есть более умные боты – это психологи, коучи, помощники в изучении иностранных языков: не только интересно, но и полезно.
4. Создание собственного персонажа
Одна из главных особенностей Character.AI — возможность создания своих персонажей. Для этого выполните следующие шаги:
На главной странице выберите опцию «Создать»: доступны персонаж и голос.
Укажите имя, описание и тип личности. Вы можете настроить такие параметры, как стиль общения и тематика разговоров.
После настройки остается опубликовать персонажа и начать общение с ним.
Можно указать, как персонаж будет реагировать на определенные фразы и запросы, его тон общения и знания. Например, легко создать ученого или юмористического героя, который отвечает шутками.
5. Общение в различных сценариях
Кроме обычных диалогов, платформа позволяет организовать более сложные сценарии общения, например, игровое взаимодействие или имитацию реальных ситуаций. Это делает диалог еще более увлекательным.
6. Мобильная версия
Платформа доступна не только на компьютерах, но и на мобильных устройствах. Можно общаться с персонажами прямо со смартфона через браузер.
Платформа Character.AI предлагает увлекательный опыт коммуникации, который обучает, развлекает и позволяет приятно провести время, когда нечего делать. Главное – она отлично понимает русский язык и абсолютно бесплатная, требуется лишь регистрация. А если хотите сделать что-то серьезное — создайте сайт в нейросети Craftum AI.
Показать полностью
4
Нейронка нарежет любое видео на вирусные ролики
Нейронка нарежет любое видео на вирусные ролики — Choppity САМА превращает длинные ролики в хайповые рилсы и тиктоки.
ИИ умеет реально всё: он сделает монтаж, добавит сабы, изменит формат и многое другое. Создавать топовые видео ещё никогда не было так просто.
Можно пользоваться бесплатно, пробуем здесь.
Показать полностью