{"id":14286,"url":"\/distributions\/14286\/click?bit=1&hash=d1e315456c2550b969eff5276b8894057db7c9f3635d69a38d108a0d3b909097","hash":"d1e315456c2550b969eff5276b8894057db7c9f3635d69a38d108a0d3b909097","title":"\u041f\u043e\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0418\u0422-\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u044b","buttonText":"","imageUuid":""}

Расшифровка скрытого текста и «говорящая» розетка: лучшие нейронные сети 2020-ого

В этом году действительно сложно подводить итоги в сфере нейросетей — она была очень богата на события в 2020-ом. Но для этой статьи я попытался подобрать лучшие и выдающиеся по моему мнению нейросети уходящего года только с открытым исходным кодом, а в конце поделюсь мыслями о дальнейшем направлении разработок нейросетей и алгоритмов.

Подборка составлена в произвольном порядке, а всё сказанное в статье — субъективное мнение автора. Если вашей любимой нейросети в списке нет, можете рассказать о ней в комментариях, буду только рад. Также стоит упомянуть, что я никакой не специалист по теме, просто мне интересны современные технологии, включая нейросети. И ещё: я впервые на vc.ru и надеюсь на вашу конструктивную критику, если такая будет.

P.S. Я добавил к каждой нейросети в списке Google Colab (если существует), GitHub и станица проекта для удобства — вдруг захочется самому протестировать или прочитать исследовательскую работу.

Без лишних аннотаций начну с:

Логотип компании OpenAI

🏆 «GPT-3»

Эта нейросеть от OpenAI летом впечатлила многих — она умеет очень реалистично, будто реальный человек, писать или дописывать тексты. Предлагаю вспомнить эту статью, на самом деле полностью написанную нейросетью GPT-3 — тогда даже никто не заметил подвоха, что спровоцировало бурный «всплеск» новостей на тему.

Новое «детище» от OpenAI за полгода успели протестировать по достоинству — разработчики уже использовали её в генерации кода, новостей и статей, и многим понравились результаты. Можете заглянуть на этот сайт, если интересно больше примеров — там подобраны лучшие из лучших. GPT-3 стала одной из самых популярных нейросетей в этом году, и думаю, что заслуженно, качество генерации текста определённо завораживает!

Результаты нейросети «MakeltTalk»

Один из самых забавных алгоритмов года, который умеет создавать анимацию под любую звуковую дорожку — в общем, метод похож на популярную технологию DeepFake, только «на вход» для анимации берётся не видео, а аудио.

У «MakeltTalk», над разработкой которого трудились в Азии, большой спектр использования — например, можно «оживить» розетку или рисунок, а также сделать анимацию лиц Мона Лизы и Эд Ширана.

Результаты нейросети «3d-photo-inpainting»

В этом году много разных исследователей с разных уголков мира представили свои алгоритмы, способные превращать «плоские» изображения в 3D-версии, но своё предпочтение я отдаю именно этому проекту. Качество определённо на уровне — можете посмотреть больше примеров на их странице.

Кстати, с помощью «3d-photo-inpainting» создали целое расширение для Chrome, которое позволяет листать Instagram, в котором все фотографии — в 3D, можете попробовать запустить его у себя, правда говорят, что для этого придётся заморочиться.

Результат нейросети «Self-Supervised Scene De-occlusion»

Эта программа вышла ещё в апреле, с помощью неё можно «разбить» изображение на объекты и «передвигать» их. По-моему наглядно показывает хороший кейс использования нейросетей, способных удалять фон с изображений — только здесь всё немного под другим «углом», ведь фон удаляется частично и только создаётся новый слой. Ну а те, кто тестировали разработку сообщают, что поражены её качеством.

Результат нейросети «Depix»

🏆 «Depix»

А этот алгоритм в отличии от других в статье, представили совсем недавно — в декабре. С помощью нового инструмента можно расшифровывать «пиксельный» текст, необходимо только указать пикселизированное изображение и алфавит, набранный предполагаемым шрифтом в таком же размере.

А после можно увидеть относительно точную догадку, что скрывается за пикселизацией — и результаты одновременно удивляют и пугают, посмотрите сами. Пусть и работает алгоритм с довольно примитивной пикселизацией, многие исследователи говорят, что он всё равно хороший и функцию свою выполняет.

Результаты нейросети «ObstructionRemoval»

«ObstructionRemoval» в свою очередь тоже «навела шуму» в своё время — программа удаляет с изображений преграды (например стекло или решётку). Так это можно использовать в приложениях для обработки фото — у многих пользователей часто бывает, что фотографии вовсе не получаются из-за преграды в снимке.

Правда, многие вскоре отметили, что добиться качественного результата можно только при долгой обработке изображения — изображение с 720p для наилучшего результата будет обрабатываться около получаса. Однако если постоянно совершенствовать нейросеть, наверняка можно добиться неплохого результата.

Результаты нейросети «SkyAR». Советую включить звук!

🏆 «SkyAR»

Этот проект не был бы столь примечательным, если бы его представили не так, как это произошло. Но давайте всё по порядку: нейросеть научили красиво и «динамично» «заменять» небо в видео, к примеру добавлять НЛО, молнии, планеты, дождь или солнце. Можете посмотреть демонстрационное видео проекта, которое с первых секунд впечатляет, а также заглянуть на их страницу, где можно найти ещё больше примеров работы нового инструмента.

Есть ещё очень много нейронных сетей, которые не попали в статью — посмотреть вы их можете в моём Telegram-канале «Not Boring Tech» по хэштегу #Neural_network и по запросам в поиске «нейросеть», «алгоритм». В канале я каждый день пишу простым языком о новых технологиях — включая ИИ, алгоритмы, VR, AR и многом о чём другом. Пользуясь случаем, не мог не порекомендовать его, думаю вам там понравится: t.me/notboring_tech

И судя по разработкам, которые попали в статью лучших нейросетей, можно заметить, что многие алгоритмы были созданы ради эксперимента (например озвучивать розетку будут не для эксперимента?). Многие из них показали себя хорошо, а значит, в 2021 году они могут быть усовершенствованны и разработаны их более лучшие аналоги — в нейронной сфере такое часто бывает. Ну и конечно, в следующем году мир не обойдётся без новых экспериментальных нейроразработок. Возможно и GPT-4 появится?

С наступающим новым годом, успехам всем причастным и не причастным!

0
8 комментариев
Написать комментарий...
Георгий Морозов

Спасибо за отличную подборку, всегда поражаюсь подобным вещам как ребёнок. Хотя моя жизнь тесно связана с IT, но каждую новую нейросетевую находку воспринимаю как невероятную игрушку.
Подумать страшно, как далеко шагнёт прогресс в ближайшие годы только благодаря изучению нейросетей!

Ответить
Развернуть ветку
Sergei Zotov

Круто, спасибо!

Я бы еще отметил MuZero, ворвавшуюся прямо под конец года

Ответить
Развернуть ветку
Евгений

На самом деле, ей уже больше года... Но массово заговорили про нее почему-то только сейчас.
Пруф: https://arxiv.org/abs/1911.08265

Я сам начал экспериментировать с ней после этой статьи, датированной декабрём 2019:
https://medium.com/applied-data-science/how-to-build-your-own-muzero-in-python-f77d5718061a

PS. С наступившим 🥳🥂🍾

Ответить
Развернуть ветку
Антон Балакирев

Спасибо за подборку! 

Ответить
Развернуть ветку
Кристина Гавриленко

Ребят, простите в питоне и нейронах вообще нуб. Я правильно поняла, по ссылкам представлен только код,  затестить сами нейроне нельзя?

Ответить
Развернуть ветку
Not Boring Tech
Автор

Нейросети протестировать как раз можно с помощью предоставленного кода. На GitHub есть исходный код, который надо запустить у себя самостоятельно, например, на своём ПК (и добавить несколько строчек кода, для этого нужно небольшое знание программирования). А собственно в Google Colab можно ещё проще запустить этот код, даже без навыков программирования и без собственного ПК (хоть на ноуте или смартфоне) — следовать простым инструкциям, нажать там на несколько кнопочек, и... результаты от нейросети готовы!

Надеюсь, мне удалось вам помочь)

Ответить
Развернуть ветку
Кристина Гавриленко

Спасибо большое, вы правда помогли :) Да я iOS разработчик, разберусь!

Ответить
Развернуть ветку
Роман Романов

GPT-4 нового года:

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
5 комментариев
Раскрывать всегда