BigData

InvokeAI: A Stable Diffusion Toolkit

InvokeAI — набор надежных инструментов для создания и редактирования изображений с помощью нейросети.

🖥 Github: https://github.com/invoke-ai/InvokeAI

⭐️ Как запустить: https://telegra.ph/Kak-zapustit-II-generator-Stable-Diffusion-11-18

📃 Docs: https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/

👉 @bigdata_1

ActionFormer: Localizing Moments of Actions with Transformers

Github: https://github.com/happyharrycn/actionformer_release

Features and Annotations: https://drive.google.com/file/d/1JKh3w14ngAjgzuuP22BnjhkhIcBSqteJ/view?usp=sharing

🗒 Pre-trained Model: https://arxiv.org/abs/2211.09074v1

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/kinetics

👉 @bigdata_1

Versatile Diffusion: Text, Images and Variations All in One Diffusion Model


VD поддерживает преобразование изображения в текст, изменение изображения, преобразование текста в изображение и генерацию текста Будущие версии будут поддерживать речь, музыку, видео и 3D. Универсальная диффузия: текст, изображения и вариации — все в одной модели.

Github: https://github.com/shi-labs/versatile-diffusion

🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2211.08332v1

Demo: https://huggingface.co/spaces/shi-labs/Versatile-Diffusion

Dataset: https://github.com/rom1504/img2dataset

👉 @bigdata_1

Easy Start

On Analyzing the Role of Image for Visual-enhanced Relation Extraction

git clone https://github.com/zjunlp/DeepKE.git
cd DeepKE/example/re/multimodal

Github: https://github.com/zjunlp/DeepKE/tree/main/example/re/multimodal

🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2211.07504v1

Dataset: https://github.com/thecharm/Mega

Pretrained model: https://huggingface.co/openai/clip-vit-base-patch32

👉 @bigdata_1

SSL4EO-S12: A Large-Scale Multi-Modal, Multi-Temporal Dataset for Self-Supervised Learning in Earth Observation

Датасет наблюдение за Землей и преобученнная модель из 251 079 мест по всему миру.

Github: https://github.com/zhu-xlab/ssl4eo-s12

📝 Paper: https://arxiv.org/abs/2211.07044v1

Dataset: https://mediatum.ub.tum.de/1660427

👉 @bigdata_1

Paella

Минималистичная модель генерации изображений из текста, модель позволяет лееегко выполнять различные манипуляции с изображениями.

Github: https://github.com/dome272/paella

Colab: https://colab.research.google.com/drive/1HH5Fey_mTiz29l9dGmHGqZqdzwLpLrxj?usp=sharing

Paper: https://arxiv.org/abs/2211.07292v1

👉 @bigdata_1

Peacasso — это инструмент UI, помогающий создавать изображения из текста с помощью моделей ИИ.

pip install peacasso

Github: https://github.com/victordibia/peacasso

Colab: https://arxiv.org/abs/2211.04894v1

👉 @bigdata_1

DOVER: the Disentangled Objective Video Quality Evaluator

git clone https://github.com/teowu/DOVER.git
cd DOVER
pip install .

🖥 Github: https://github.com/teowu/dover

🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2211.04894v1

➡️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/youtube-ugc

👉 @bigdata_1

Robust Point Cloud Registration Framework Based on Deep Graph Matching(TPAMI Version)

git clone https://github.com/fukexue/RGM.git
conda create -n RGM
conda activate RGM
pip install -r requirements.txt

🖥 Github: https://github.com/fukexue/RGM

🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2211.04696v1

➡️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/modelnet

👉 @bigdata_1

Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation

Model for three motion and 3D perception tasks

conda env create -f conda_environment.yml
conda activate unimatch

🖥 Github: https://github.com/autonomousvision/unimatch

✏️ Project: https://haofeixu.github.io/unimatch/

🔑 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1r5m-xVy3Kw60U-m5VB-aQ98oqqg_6cab?usp=sharing

🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2211.05783v1

➡️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/scannet

👉 @bigdata_1

TAP-Vid: A Benchmark for Tracking Any Point in a Video

🖥 Github: https://github.com/deepmind/tapnet

▶️ Examples: https://github.com/google-research/kubric/tree/main/challenges/point_tracking

🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2211.03726v1

➡️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/tap-vid

👉 @bigdata_1

Вы инженер связи, слаботочник или ИТ-шник, или безопасник? Обратите внимание на эту выставку, не пропускаю ее никогда. Мало вообще посещаю мероприятия не-онлайн, но тут делаю исключения.
Точка притяжения для телеком-специалистов, инженеров и сисадминов. Связь, телеком, интернет вещей, ЦОДы и оборудование.
На @sviaz_expocentr вход свободный по электронной регистрации на сайте.
Если ИТ и телекоммуникации ваша работа, увидимся на "Связи" 2024.

👉 @bigdata_1

AlphaPose: Whole-Body Regional Multi-Person Pose Estimation and Tracking in Real-Time

🖥 Github: https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose

📝 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1c7xb_7U61HmeJp55xjXs24hf1GUtHmPs?usp=sharing

🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2211.03375v1

➡️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/hico-det

👉 @bigdata_1

DPM-Solver++: Fast Solver for Guided Sampling of Diffusion Probabilistic Models

🖥 Github: https://github.com/luchengthu/dpm-solver

🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2211.01095v1

➡️ Stable-Diffusion: https://github.com/LuChengTHU/dpm-solver/tree/main/example_v2/stable-diffusion

👉 @bigdata_1

Competition-Level Code Generation with AlphaCode

Github: https://github.com/deepmind/code_contests

Paper: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode/competition_level_code_generation_with_alphacode.pdf

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/humaneval

👉 @bigdata_1

TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding

Github: https://github.com/princeton-nlp/made

Website: https://hanlab.mit.edu/projects/tsm/

Paper: https://arxiv.org/abs/1811.08383

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/squad

👉 @bigdata_1

Text-Only Training for Image Captioning using Noise-Injected CLIP

git clone https://github.com/DavidHuji/CapDec && cd CapDec
conda env create -f others/environment.yml
conda activate CapDec

🖥 Github: https://github.com/davidhuji/capdec

🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2211.00575v1

➡️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/flickrstyle10k

👉 @bigdata_1

QuEst: Graph Transformer for Quantum Circuit Reliability Estimation

A PyTorch Library for Quantum Simulation and Quantum Machine Learning.

pip install torchquantum

🖥 Github: https://github.com/mit-han-lab/torchquantum

🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.16724v1

➡️ More: https://news.mit.edu/2022/quantum-circuits-robust-noise-0321

👉 @bigdata_1

NNSVS: A Neural Network-Based Singing Voice Synthesis Toolkit

Neural network-based singing voice synthesis library for research

Docs: https://nnsvs.github.io/

Github: https://github.com/nnsvs/nnsvs

📄Paper: https://arxiv.org/abs/2210.15987v1

Samples by r9y9: https://soundcloud.com/r9y9/sets/dnn-based-singing-voice

Demo: https://www.youtube.com/watch?time_continue=1&v=0sSd31TUVCU&feature=emb_logo&ab_channel=DYVAUX

👉 @bigdata_1

Highly Efficient Real-Time Streaming and Fully On-Device Speaker Diarization with Multi-Stage Clustering

pip3 install spectralcluster==0.1.0

Github: https://github.com/wq2012/SpectralCluster

🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.13690v1

Speaker Diarization with LSTM: https://google.github.io/speaker-id/publications/LstmDiarization/

👉 @bigdata_1