Скачать с ютуб Генеративный Computer Vision. Кирам Аль-Харба | Под Капотом в хорошем качестве

Генеративный Computer Vision. Кирам Аль-Харба | Под Капотом

#computervision #cv #diffusion #deeplearning #career #generativeai #машинноеобучение Присоединяйтесь к курсу GenCV со скидкой: https://deepschool.ru/gencv/?utm_sour... На подкасте «Под Капотом» мы говорим с экспертами из различных областей, чтобы понять, как работают сложные системы изнутри. В этом выпуске мы поговорили с Кирамом Аль-Харба, Research-инженером в области GenCV. В выпуске обсудили: - что такое генеративный CV, чем он отличается от «обычного» и где применяется - какие проблемы есть у GAN'ов, а какие у диффузионок. Почему последние выстрелили - есть ли в GenCV хорошие метрики или нужно на глаз ловить чекпоинты - какое будущее нас ждёт и как защищаться от дипфейков - что классного можно запустить у себя из open source Курс 3DCV: https://deepschool.ru/3dcv?utm_source... Курс СV Rocket: https://deepschool.ru/cvrocket?utm_so... Курс Ускорение нейросетей: https://deepschool.ru/speedup?utm_sou... Наш телеграм, в котором мы напоминаем теорию и делимся советами по обучению нейросетей: https://t.me/deep_school Мы в linkedin:   / deep-school   Подписывайтесь, чтобы развиваться в ML и DL вместе! 00:00 | Small Talk 00:21 | Чем занимается Кирам 01:45 | Чем отличается генеративный CV от обычного 05:35 | Где применяется GenCV (FaceApp, DLSS) 07:30 | Какие модели есть в генеративном CV и как они работают 10:55 | Нужно ли разбираться в математике 12:45 | Что такое GAN 13:20 | Что такое Диффузия 15:00 | Когда лучше взять GAN, а когда диффузию 20:40 | Почему диффузионки выстрелили 23:48 | Генеративная трилемма 25:01 | Что такое VAE (вариационные автоэнкодеры) 28:49 | Сложнее ли обучать генеративные модели с нуля, чем с чекпоинта pre-trained весов 32:45 | Кто и как оценивает качество полученных генеративных моделей 41:02 | Как бороться с артефактами генераций 42:36 | 6 пальцев при генерации рук людей 43:07 | SORA: генерация видео становится реальностью 44:40 | Что под капотом у SORA 45:30 | Недостатки SORA 47:09 | Упирается ли обучение генеративных моделей в данные 50:13 | Общие проблемы в обучении генерации видео 52:30 | Ускорение диффузии 55:11 | Какие генеративные модели есть в Open Source 59:50 | Помогает ли синтетика для обычных задач 01:01:20 | Про контроль и адаптеры в диффузионная 01:05:48 | Про дипфейки 01:06:20 | Насколько сейчас проблема дипфейков рядом с нами 01:07:30 | Как защищаться от дипфейков 01:10:10 | Когда мы совсем не сможем «на глаз» отличить дипфейк 01:13:50 | Как диффузионки повлияли на индустрию 01:17:10 | Про нестабильность обучения GAN’ов 01:20:46 | Как Кирам пришёл в GenCV 01:22:32 | Тренды в GenCV vs тренды в 2D CV 01:24:56 | Наскучивают ли Кираму его задачи 01:26:13 | Что больше всего не нравится в работе 01:29:11 | О рынке вакансий в GenCV 01:32:11 | MLE в бигтехе vs MLE в стартапе (GenCV) 01:33:26 | Stable Diffusion: академия наносит ответный удар 01:34:25 | Кто идеальный кандидат на позицию MLE в GenCV 01:37:45 | C чего начать изучать GenCV 01:40:50 | За кем следить в индустрии, чтобы быть в тренде 01:41:52 | Советы по тому, как начать разбираться в коде и структуре генеративных моделях 01:44:35 | Подводим итоги https://lilianweng.github.io,    • Диффузионные модели с динамически мен...   — блог и лекция, про которые говорили в конце