🌟 Open-Sora-Plan v1.3.0: воссоздание сервиса генерации text-to-video Sora средствами opensource.
Проект Open-Sora-Plan предлагает набор инструментов и моделей для генерации видео на основе текстовых запросов и решения сопутствующих задач: восстановление и улучшение качества видео, интерполяция кадров и уточнение текстовых описаний.
▶️ Ключевые особенности версии 1.3.0:
🟢Улучшенный вариационный автоэнкодер WF-VAE
Он использует вейвлет-преобразование для разложения видео на поддиапазоны, захватывая информацию в различных частотных областях.
🟢Skiparse (Skip-Sparse) Attention
Методика Skiparse организовывает токены-кандидаты для внимания с помощью двух чередующихся методов пропуска и сбора, сокращая количество операций с плавающей запятой.
🟢Новая стратегия очистки данных
Cостоит из анализа семантической схожести кадров, ОСR для обнаружения субтитров, оценки эстетики и качества видео, анализа движения и повторной оценкb движения с учетом субтитров.
Стратегия позволила сократить датасет Panda70m до 27% от исходного.
🟢Динамическое разрешение и длительность.
Open-Sora-Plan v1.3.0 поддерживает динамическое разрешение и длительность видео, обрабатывая отдельные кадры как изображения.
⚠️ Такое масштабное обновление позволило значительно сократить аппаратные требования инференса и генерировать 93 кадра text-to-video в разрешении 480р на 24 GB VRAM.
▶️ Подробные инструкции по установке, обучению и инференсу в режимах
CausalVideoVAE, Prompt Refiner, Text-to-Video, Image-to-Video доступны в репозитории проекта.
📌Лицензирование: MIT License.
🟡Модель
🟡Сообщество в Discord
🟡Техотчет
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #OpenSora #Text2Video #Image2Video
🔥 GAGAvatar — это проект с NeurIPS 2024, который генерирует анимируемые 3D аватары головы на основе одной фотографии.
Он позволяет реконструировать голову в 3D и осуществлять ее анимацию в реальном времени, используя видео или изображения.
🌟 Репозиторий включает инструменты для рендеринга, обучения и выполнения генераций с помощью встроенных моделей, написан на Python.
🔐 Лицензия: MIT
▪️GitHub
@vistehno
📹 AISaver.io — инструмент для замены лиц в видеороликах. С помощью этой технологии можно автоматически заменять лица на видео, используя алгоритмы искусственного интеллекта и глубокого обучения
🌟 Инструмент может применяться для создания контента, видеомонтажа и других креативных проектов
🔗 Ссылка: *клик*
@vistehno
📎 ML: Медицинский дайджест за 14 - 20 октября 2024 г.
▶️Модели машинного обучения и бенчмарки
🔘OLAPH: Повышение достоверности ответов на медицинские вопросы.
Метод, который фокусируется на повышении достоверности ответов в формате лонгрида, используя итеративный процесс обучения с SFT и DPO.
🔘LLMD: LLM для интерпретации медицинских карт пациентов.
Модель, разработанная для анализа истории болезни пациента на основе его медицинских карт.
🔘LifeGPT: агностическая генеративная модель клеточных автоматов.
Первая модель, способная предсказывать переходы состояний в двумерной системе Cellular Automata.
🔘MedCare: Раздельное согласование в обучении медицинских LLM.
Модель для решения проблемы снижения производительности LLM при адаптации к специализированным медицинским задачам.
🔘Y-Mol: LLM для разработки лекарственных средств.
Инструктивная модель, основанная на LLaMA2 для решения задач разработки лекарственных средств.
🔘WorldMedQA-V: многоязычный мультимодальный корпус данных для оценки медицинских моделей.
Мультимодальный датасет на разных языках для оценки моделей разной модальности в задачах здравоохранения.
▶️Фреймворки и методологии
🔘MedINST: набор медицинских инструкций для обучения LLM.
Многозадачный мета-набор данных медицинских инструкций из 133 задач.
🔘MCQG-SRefine: автоматическая генерация медицинских вопросов.
Система для автоматической генерации высококачественных вопросов множественного выбора в стиле экзамена USMLE.
🔘AgentClinic: повышение диагностической точности LLM в симулированной медицинской среде.
Система, которая дает возможность агенту-врачу, основанному на LLM, итеративно совершенствовать свои рассуждения и действия после постановки неверного диагноза.
🔘MeNTi: использование инструментов в LLM для решения медицинских задач.
Архитектура агента для LLM, разработанная специально для решения задач, связанных с медицинскими расчетами.
▶️Медицинские LLM-приложения
🔘AGENTiGraph: Интерактивная чатбот-платформа под управлением LLM.
Платформа, которая объединяет LLM с графами знаний для решения задач в специфических медицинских областях.
🔘MMed-RAG: Мультимодальная медицинская RAG-система.
Система повышения фактической точности, разработанная для борьбы с галлюцинациями, возникающими в медицинских VLM.
🔘Medical Graph RAG: Безопасная медицинская LLM c поиском по графу знаний.
Метод использования LLM в медицине, основанный на RAG, дополненной поиском по графу знаний.
🔘MedAide: Многоагентная система для комплексных медицинских задач.
Платформа для решения сложных медицинских задач, основанная на LLM и мульти-агентной архитектуре, где каждый агент специализируется на определенном аспекте здравоохранения.
🔘Генерация синтетических клинических испытаний на LLMs.
Методика использования LLM для создания синтетических клинических испытаний.
▶️Исследования и обзоры
*️⃣UniStruct: новая архитектура для представления структурированных медицинских данных.
Метод адаптации техник субсловной токенизации для представления групп медицинских кодов как единые токены.
*️⃣Адаптация медицинских LLM для 50 языков: подход с использованием MoE по языковым семьям.
Исследовании проблемы адаптации медицинских LLM к локальным языкам, чтобы улучшить доступ к медицинским услугам.
*️⃣ Можно ли добиться успеха в обучении медицинской VLM на чисто синтетических данных?
В статье изучается возможность использования исключительно синтетических данных для обучения моделей MedVLM. Спойлер - да, можно
🔜 Читать полный дайджест
@ai_machinelearning_big_data
🔈 E2/F5-TTS — система, которая преобразует текст в речь (TTS — text-to-speech). Это позволяет вводить текст и получать его озвучивание с помощью двух различных моделей. Программа использует новейшие достижения в области искусственного интеллекта для синтеза речи, что делает голос естественным и понятным.
💡 Обе модели, E2-TTS и F5-TTS, предназначены для создания синтезированной речи, которая звучит максимально похоже на настоящую человеческую. При этом E2-TTS фокусируется на быстром и простом преобразовании текста, а F5-TTS использует более сложные методы для плавности и реалистичности речи
🔥 Модели бесплатные и их можно развернуть локально!
🔗 Huggingface: *клик*
@vistehno
Станьте разработчиком нейро-сотрудников на Python и зарабатывайте от 150.000р в месяц 🔥🔥🔥
Мы научим вас создавать топовых нейро-сотрудников на базе GPT-4 Omni, и вы сможете:
1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тысяч ₽ в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тысяч ₽ за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате
Что будет на интенсиве?
🧬 Теория: как создаются нейро-сотрудники с GPT-4o на Python
🧬 Практика: мы создадим нейро-консультанта, нейро-HR, нейро-маркетолога и др.
Ведущий интенсива - Senior AI разработчик нейросетей и основатель Университета искусственного интеллекта
🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайший четверг!
🔥 Ovis (Open Vision) — новая архитектура мультимодальной модели языка (MLLM), которая предназначена для структурного совмещения визуальных и текстовых эмбеддингов. Модель способна обрабатывать изображения высокого разрешения и текстовые данные, улучшая производительность в задачах, требующих интеграции визуальных и языковых данных
🔗 Huggingface: *клик*
▪️Github
@vistehno
Вечерний митап для ML-инженеров в Белграде и онлайн
📅 17 октября в 18:00 собираемся в хабе «Сербская Роза», чтобы обсудить тренды, новые подходы, решения и вызовы индустрии в неформальной обстановке.
Спикеры и темы докладов:
🔸 Илья Ирхин, руководитель подразделения аналитики в Яндекс Еде. Подробно рассмотрит рекламу ресторанов в сервисе: аукцион, ранжирование, ценообразование
🔸 Дмитрий Солодуха, руководитель группы в Алисе и Умных устройствах Яндекса. Покажет, как мы учим Алису откликаться без имени
🔸 Антон Клочков, руководитель подгруппы распознавания текста в VLM в Яндекс Поиске. Расскажет о развитии навыков распознавания текста в VLM
🔸 Пётр Вытовтов, руководитель группы в Яндекс Погоде. Рассмотрит трансформеры сервиса и расскажет, как начать прогнозировать до миллиметра осадков
После докладов офлайн-участников ждёт нетворкинг с экспертами из разных компаний!
📎 Регистрация и подробности тут.
Ждём вас на ML Party в Белграде!
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.
🔈 Notta Showcase — это инструмент для дубляжа на основе искусственного интеллекта, который переводит видео на 15 языков, в том числе русский!
🌟 К сожалению, бесплатная версия ограничена лишь тридцатью минутами видео в месяц, однако ничего не мешает вам создавать мультиаккаунты 👀
🔗 Ссылка: *клик*
@vistehno
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Нейросети: t.me/neural
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Linux: t.me/linuxacademiya
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
🖥 Коллекция LLM приложений!
💡 Отобранная коллекция потрясающих приложений LLM, созданных с помощью агентов RAG и AI. В этом репозитории представлены приложения LLM, которые используют модели OpenAI, Anthropic, Google и даже модели с открытым исходным кодом, такие как LLaMA, которые вы можете запустить локально на своем компьютере
🔐 Лицензия: CC0
▪️Github
@vistehno
📹 Vidnoz — это онлайн-платформа для создания и редактирования видео с интеграцией возможностей искусственного интеллекта. Она предлагает несколько инструментов, таких как автоматический видеоредактор и генератор видео с реалистичными аватарами, которые могут озвучивать текст на разных языках и синхронизировать губы с речью
💡 Основные возможности Vidnoz включают:
🌟 Автоматический видеоредактор: Позволяет загружать клипы, автоматически выбирает лучшие моменты, добавляет музыку и создает готовый ролик
🌟 Генератор видео с аватарами: Можно использовать более 1200 человеческих аватаров для создания видео. Аватары поддерживают синхронизацию текста с движением губ, а также голосовую озвучку на нескольких языках
🌟 Библиотека шаблонов: Доступно более 2800 видео-шаблонов для разных сценариев.
🪙 Есть бесплатный тарифный план, но продвинутые функции доступны только в платных версиях
🔗 Ссылка: *клик*
@vistehno
🔥 Tinywow — крайне полезный сайт с огромным количеством AI инструментов для упрощения ваших повседневных задач. Здесь вы можете конвертировать форматы файлов, редактировать фото и видео, писать тексты с помощью ИИ и многое другое!
🔥 Сайт на 100% бесплатен и не требует обязательной регистрации
🔗 Ссылка: *клик*
@vistehno
🔥 Забавная нейросеть, которая "ломает" картинки
🌟 На сайте pika.art бесплатно (до десяти генераций в месяц) можно изменить элементы на картинках одним из нескольких способов — раздавить прессом, превратить в пластилин, расплавить и другие! Отличный способ, чтобы посмеяться над фото ваших друзей
🌟 На сайте простая регистрация через Google
🔗 Ссылка: *клик*
@vistehno
🔥 IBM Granite 3.0 — это набор новых корпоративных моделей искусственного интеллекта (ИИ) от IBM, ориентированных на высокую производительность, безопасность и гибкость. Модели Granite обходят Llama-3.1 8B аналогичного размера в рейтинге лидеров OpenLLM HuggingFace!
⭐️ Эти модели предназначены для выполнения сложных задач, таких как генерация текста, классификация данных и редактирование кода. Granite 3.0 включает в себя улучшенные алгоритмы для ускорения обработки данных, включая инновации, такие как "спекулятивное декодирование" для более быстрого вывода и использование моделей "микса экспертов" для снижения задержек
🔗 Подробнее: *клик*
@vistehno
🗣«Люди в RPA» — это не просто митап, а площадка для обсуждения актуальных проблем и возможностей в роботизации процессов.
X5 Tech и Газпромбанк.Тех меняют парадигму конференций по роботизации — время отойти от обычного обсуждения преимуществ роботизации перед другими подходами и сосредоточить внимание на тех, кто сегодня задает вектор развития этого направления.
Целевая аудитория — разработчики RPA, у которых в фокусе внимания реальные вопросы развития технологии:
🫥 Управление командами роботизации — чем отличается организация RPA-разработки от других продуктовых команд;
🫥 Citizen-разработка — разработка RPA-решений силами линейных сотрудников: коллеги поделятся опытом и успехами такого подхода, обсудят риски и перспективы развития;
🫥 Развитие отечественных платформ роботизации — представители ведущих платформ поделятся своим видением текущей ситуации и расскажут, как они адаптируют свои решения под требования разработчиков;
🫥 Квалификационный стандарт RPA — тимлиды RPA вместе обсудят, какими навыками должен обладать сотрудник в начале пути и к каким вершинам должен стремиться в профессиональном росте.
28 октября проведем дискуссию, которая станет началом детального обсуждения поднятых вопросов с пользой для сообщества разработчиков RPA.
⚡️ Увидимся в офисе Газпромбанк.Тех по адресу: Москва, ул. Коровий Вал, 5, БЦ «Оазис» 28 октября
Сбор участников офлайн с 13:00
Начало трансляции онлайн в 14:00
✅ Зарегистрироваться на митап «Люди в RPA»
Реклама, Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497, erid:2VtzqusNXWB
🔥 EgoAllo — это исследовательский проект, направленный на оценку движения тела и рук в мире.
💡 Репозиторий содержит код для обучения моделей, обработки данных и визуализации результатов, используя данные от камер Project Aria. Основная цель — предсказать 3D-позицию тела и рук на основе этих данных. Этот проект помогает исследовать движение человека с использованием технологий SLAM и других методов компьютерного зрения
🔗 Страница проекта: *клик*
📖 Arxiv: *клик*
▪️Github
@vistehno
🖥 OpenAI выпустила приложение ChatGPT для Windows!
🌟 Скачать можно из Microsoft Store, однако это ранняя версия, доступная пока только для обладателей подписки на сервис
🔗 Ссылка: *клик*
@vistehno
🔥 Компания Adobe представила новую функцию под названием Harmonize.
Она автоматически регулирует освещение, тени, отражения и цветовую коррекцию, чтобы новые объекты в кадре смотрелись естественно. Эта функция работает с людьми, животными и любыми другими объектами.
Прогнозируется, что к 2025 году продвинутые пользователи Photoshop будут использовать всего две клавиши: "Удаление фона" и "Harmonize".
🌟 Возвращение RNN: LSTM и GRU — все, что нам было нужно?
Архитектура Transformer доминирует в моделировании последовательностей уже несколько лет, демонстрируя отличные результаты в задачах NLP, машинного перевода и генерации текста. Главный недостаток Transformer — они долго считают длинные последовательности. А если вычислительных ресурсов мало, то реализация занимает либо много времени, либо требует их увеличения.
Авторы исследования предлагают вернуться к RNN, ведь они быстрее считают и параллельно учитывают контекст. Чтобы отвязаться от обратного распространения ошибки (BPTT), которая требует линейного времени обучения, применяется алгоритм параллельного сканирования за счет устранения зависимости от срытых состояний из гейтов LSTM и GRU.
В предлагаемом методе представлены "уменьшенные" LTSM и GRU - minLSTM и minGRU. Они не только обучаются параллельно, но и используют значительно меньше параметров, чем их старшие аналоги.
Минимализм версий достигается следующим образом:
🟢Устранение зависимостей скрытых состояний из гейтов.
В minLSTM и minGRU input, forget и update gate зависят только от входных данных, а не от предыдущих скрытых состояний.
🟢Отказ от ограничения диапазона candidate hidden state.
В традиционных LSTM и GRU функция гиперболического тангенса используется для ограничения диапазона значений скрытых состояний. В minLSTM и minGRU это ограничение снимается.
🟢Неизменность масштаба выходных данных во времени (только для minLSTM).
Для minLSTM выполняется нормализация forget и input гейтов, чтобы гарантировать, что масштаб состояния ячейки не зависит от времени.
Результаты экспериментов:
🟠Время выполнения: minLSTM и minGRU скорость обучения по сравнению с LSTM и GRU, больше в 1361 раз для последовательности длиной 4096;
🟠Задача выборочного копирования: minLSTM и minGRU успешно справились, в отличие от S4, H3 и Hyena;
🟠Обучение с подкреплением на датасете D4RL: minLSTM и minGRU обошли Decision S4 и показали производительность, сопоставимую с Decision Transformer, Aaren и Mamba;
🟠Языковое моделирование: minLSTM, minGRU, Mamba и Transformer показывают одинаковые результаты, но Transformer требует значительно большего количества шагов обучения.
Прикладная реализация численно-устойчивой в логарифмическом пространстве версии метода minGRU на Pytorch представлена в репозитории на Github.
▶️ Локальная установка и запуск minGRU в последовательном и параллельном режиме :
# Install miniGRU-pytorch
pip install minGRU-pytorch
# Usage
import torch
from minGRU_pytorch import minGRU
min_gru = minGRU(512)
x = torch.randn(2, 1024, 512)
out = min_gru(x)
assert x.shape == out.shape
# Sanity check
import torch
from minGRU_pytorch import minGRU
min_gru = minGRU(dim = 512, expansion_factor = 1.5)
x = torch.randn(1, 2048, 512)
# parallel
parallel_out = min_gru(x)[:, -1:]
# sequential
prev_hidden = None
for token in x.unbind(dim = 1):
sequential_out, prev_hidden = min_gru(token[:, None, :], prev_hidden, return_next_prev_hidden = True)
assert torch.allclose(parallel_out, sequential_out, atol = 1e-4)
🖥 UniMuMo — это унифицированная мультимодальная модель, которая принимает текстовые, музыкальные и данные о движении для генерации выходных данных в трех модальностях. Она решает проблему синхронизации, выравнивая музыку и движение по ритмическим шаблонам. Модель использует архитектуру трансформера кодера-декодера и поддерживает параллельную генерацию музыки и движения. Благодаря тонкой настройке предварительно обученных моделей, UniMuMo достигает конкурентоспособных результатов в генерации всех трех модальностей
📖 Arxiv: *клик*
▪️Github
@vistehno
🔥 Vivago.ai — это платформа, использующая искусственный интеллект для работы с видео.
Сайт предлагает инструменты для генерации видео, изображений и 3D-моделей из текстовых запросов.
💡 Основные функции включают улучшение качества видео и изображений до 4K, преобразование текста в видео, добавление анимации к изображениям и создание 3D-моделей. Платформа предназначена для упрощения работы с визуальными проектами и поддерживает создание коротких вертикальных видео для социальных сетей. Также присутствует бесплатный ограниченный доступ, однако продвинутые функции доступны только по подписке
🔗 Ссылка: *клик*
@vistehno
🖥 OpenAI внезапно решили видоизменить главную страницу общения с ChatGPT. Теперь под вашим запросом могут выпадать подсказки, подобно поиску в браузере!
@vistehno
🤖 А этой ночью Илон Маск продемонстрировал будущее – компания Tesla представила новые разработки:
– Автобус без водителя Robovan;
– Двухместный беспилотный автомобиль Robotaxi зеленого цвета;
– Роботы Optimus будут доступны для всех желающих по цене от 20 до 30 тысяч долларов.
Интересно то, что Маск предлагает рассматривать эти продукты как источник пассивного дохода – можно приобрести несколько автомобилей Robotaxi и отправлять их зарабатывать деньги.
Сравните с роботами 20 лет назад из предыдущего поста.
@vistehno
🖥 Humbot.ai — плавно очеловечивает текст ИИ в необнаружимый и свободный от плагиата контент!
🌟 Humbot отлично работает против всех популярных детекторов ИИ:
✔️ Originality AI
✔️ GPTZero
✔️ Turnitin
✔️ Copyleaks
✔️ ZeroGPT
✔️ Winston AI
🔗 Ссылка: *клик*
@vistehno
📎 Machine Learning: Медицинский дайджест за период 30.09 - 06.10 2024 г.
▶️ Модели машинного обучения и бенчмарки
🔘OmniGenBench: платформа для автоматизированного бенчмаркинга геномных моделей.
Платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для бенчмаркинга геномных фундаментальных моделей.
🔘PocketDTA: модель прогнозирования близости препарат - целевой материал.
PocketDTA - модель для предсказания drag-target affinity (DTA), использующая трехмерную структурную информацию о лекарстве и целевом материале.
▶️ Фреймворки и методологии
🔘ZODIAC: многоагентная платформа на основе LLM для кардиологической диагностики.
ZODIAC разработан для помощи кардиологам в диагностике клинически значимых аритмий с использованием данных пациентов, собранных в реальных условиях.
🔘Обучение с "забыванием" знаний для предсказания мутаций белков.
PROEDIT - методика обучения с техникой с "забыванием знаний" (knowledge unlearning) для выборочного удаления информации из предварительно обученной языковой модели белка для прогнозирования эффекта мутации.
🔘ReXplain: конвертация рентгенологических данных в понятные видеоотчеты.
ReXplain (Radiology eXplanation) - система на основе ИИ, которая генерирует понятные для пациентов видеоотчеты по результатам рентгенологических исследований.
🔘Оценка LLM в медицине с помощью прокси-задач.
Методология оценки медицинских аргументов, сгенерированных LLM, основанная на прокси-задачах и ранжировании. Позволяет точнее сопоставить результаты с критериями оценки человека и преодолеть типичные галлюцинации в LLM, используемых в качестве оценщиков.
🔘MVSF-AB: метод предсказания аффинности связывания антитело-антиген.
MVSF-AB - метод, основанный на машинном обучении, который использует информацию о последовательности антитела и антигена для точного предсказания аффинности связывания.
▶️Исследования и обзоры.
🔘Выбор моделей на основе данных для зашумленных биологических систем.
Метод построения математических моделей биологических систем с использованием данных и нейронных сетей.
🔜 Читать полный дайжест
@ai_machinelearning_big_data
⚡️napkin — полезная нейросеть, которая поможет создать стильные графики и таблицы из любого текста.
Сервис создает несколько шаблонов на выбор, их элементы можно редактировать. Поддерживает сохранение в PDF, PNG
или SVG. Ну и главное, приложение бесплатное
https://app.napkin.ai/signin
@vistehno
Присоединяйтесь к онлайн-конференции Skillbox по нейросетям, где вы получите практические навыки в применении AI, а также научитесь работать с ChatGPT-4, Dalle-3, Midjourney, Stable Diffusion и Gen-2.
Регистрация: https://epic.st/rjeGG2?erid=2Vtzqxc49MB
✔️ Разберётесь, как применять нейросети в SMM, дизайне, искусстве, рекламе и других сферах деятельности
✔️ Прокачаете свои способности в написании промптов и запросов для нейросетей
✔️ Поймёте, к какой нейросети обращаться в конкретной ситуации
Вы узнаете, как создавать реальные объявления для бирж фриланса, делать видео из текста с помощью Sora, генерировать лендинг по презентации и собирать аналитику, создавать арты под ваш продукт или идею с помощью ChatGPT-4 и Midjourney.
Дарим крутые подарки всем участникам!
— Простые инструкции, как подключиться к ChatGPT, Midjourney и другим популярным нейросетям
— Сертификат, который подтвердит, что вы не стоите на месте и разбираетесь в трендах на рынке труда
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
🔥 Бесплатно пользуемся ChatGPT-o1 Mini, Gemini Advanced, Claude 3.5 и многими другими моделями!
💡 Достаточно перейти на сайт app.giz.ai, пройти простую регистрацию через Google и готово — можно выбрать почти любую из существующих моделей, вбить свой промпт и наслаждаться результатом!
🇷🇺 Исправно работает в России!
🔗 Ссылка: *клик*
@vistehno