нейросеть
Подписчиков: 1225 Сообщений: 19903 Рейтинг постов: 304,741.8нейросети sailor moon Bishoujo Senshi Sailor Moon Anime
Теперь и 1й оппенинг Sailor Moon в 8K 60FPS
geek нейросеть github цензура программирование аниме
Hent-AI: нейросеть, которая убирает цензуру из аниме
Пользователь natethegreate выложил на GitHub нейросеть, которая убирает цензуру в аниме. На странице нейросети он описал, как создавал модель и какими инструментами пользовался. Нейросеть использует deep learning и сегментацию изображений — приёмы, которые обычно применяют в беспилотных автомобилях и алгоритмах компьютерного зрения.Пока она работает довольно медленно и только с двумя типами цензуры: цветными блоками и мозаичным фильтром, — но проект всё ещё на стадии разработки. Кроме того, вы можете взять исходники и попробовать усовершенствовать эту модель.
![geek,Прикольные гаджеты. Научный, инженерный и айтишный юмор,нейросеть,github,цензура,программирование,аниме geek,Прикольные гаджеты. Научный, инженерный и айтишный юмор,нейросеть,github,цензура,программирование,аниме](http://img10.reactor.cc/pics/post/geek-%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C-github-%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B7%D1%83%D1%80%D0%B0-5793867.png)
Manga нейросеть Anime
В Японии вышла манга, которую создала нейросеть
В Японии издали комикс о бродяге-философе под названием Paidon, сюжет которого придумал искусственный интеллект.
Мангу опубликовали в еженедельном комическом журнале Morning, пишет Japan Times.
Нейросеть изучила 65 комиксов Осаму Тэдзуки, включая классические Phoenix и Black Jack. Потом компьютер сгенерировал персонажей и сюжетные линии, а дизайн и диалоги дорабатывали авторы.
В сюжете говорится о бродяге-философе, который расследует преступления вместе с птицей-роботом. Действие разворачивается в Токио в 2030 году. Издатель уже заказал продолжение комикса.
песочница нейронные сети девушки Anime Artist Anime Original новости наука творчество Megane geek Anime artist this Waifu does not exist не много тегов うつくし かわいい WaifuLab StyleGAN Ai girls わいふ куча тегов очень много тегов dream ссылки Тренды генератор очень много картинок информация полезное waifu waifu2x 2d art флешмоб ссылка в комментариях 2d статья новое теги
Генератор 2д жён
Наверное уже все слышали про сайт https://www.thiswaifudoesnotexist.net/ Это генератор рандомных портретов в аниме стиле, а так же генератор рандомных историй этих персонажей:Можно генерировать и больше одной вайфу за раз:Но рандом здесь есть рандом чего то конкретного получить мы здесь не можем, на помощь приходит другой сайт с вайфу от WaifuLabs, ссылка на это чудо https://waifulabs.com/В отличии от предыдущего сайта мы можем корректировать выбранную аниме тян меняя ей цветовую палитру, детали и позу.
После для улучшения качества можно пожаловать на всеми любимый сайт http://waifu2x.udp.jp/
Судя по твитам авторы работают над генерацией 3д моделей, генерированное аниме не за горами.
P.S. Скидывайте какая тян у вас вышла :D
Battle Angel Alita Anime OldSchool сделал сам нейросети Versus Anime
GUNNM. Боевой ангел Алита
Сравнение старой версии и обработанной:
И сам плейлист с 2-мя сериями аниме:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLffUG6EVlykdqjJHjcIJMSdPxN2WimYpP
сделал сам нейронные сети waifu2x-caffe GTO Anime OldSchool ремейк remastered Anime
GTO. Крутой учитель Онидзука.
Сама пилотная серия:
И сравнение оригинала с ремастером:
В серии 87103 кадра. Обрабатывал всё это около 3,5 дней (с перерывами). Обрабатывал нейросетью waifu2x-caffe + фотошоп. Среднее время обработки в нейросети одного кадра = 1,8 секунд. В фотошопе 1,5 секунд. Обрабатывалось всё это параллельно последовательно.
сделал сам нейросеть фотошоп Trigun Anime OldSchool длиннопост Trigun remastered Anime
Триган ремастер
Приветствую всех. Вот решил попробовать поработать с нейросетью в фотошопе (хз действительно ли это нейросеть) и улучшить качество видео. Для пробы пера взял уже довольно старенькое аниме Триган. Результаты в виде сравнения и ссылка на видео приведу ниже.Сначала я сохранил каждый кадр видео в отдельный файл. Потом поиграл в фотошопе с качеством файла, записал этот процесс в "макрос" и применил всё через пакетную обработку. Кадров было много. В одном эпизоде было 35432 кадра. И процесс обработки занял некоторое время. На каждый кадр уходило по 1,8 секунды.
Хочу ещё поэкспериментировать и добиться более высокого качества. Но пока что как-то так вот.