Гибрид человека с волком, сгенерированный с помощью нейросети BigGAN

Ещё одна интересная нейросеть: ObstructionRemoval

Удаляет с изображений различные преграды (например, ограждение в зоопарке, грязное/забликованное стекло и т.д.)

исходники
ссылка на колаб-ноутбук
пейпер

Подруга просила для одного своего проекта собрать бота, который генерирует картины с помощью нейросетей.
Запилю и сюда: @ai_art_bot
Для генерации используется StyleGan2 модель WikiArt.

И ещё один GAN для стилизации изображений: Ganilla.
Перевращает изображения в иллюстрации.
По традиции тестил на фотографиях из паблика "эстетика ебеней".
Некоторые результаты получились интересными.
Жаль, что на выходе маленькое разрешение (тестил на скорую руку только на одной предобученной модели. Их там куча, может быть на других дела с этим лучше)
Исходники.

От кризиса страдают и малый бизнес , и наемные работники, кто не могут позволить себе работать удаленно.  Но есть один интересный сегмент, о котором многие забывают - таксисты.
Многие из них остались без работы уже сейчас, а чем они займутся через пару месяцев, когда карантин закончится?
Насколько безопасно пользоваться такси сейчас, когда водители могут быть качественными переносчиками вируса?
Эти и другие вопросы разбирает опытный таксист-блогер на своем канале.
А еще скидки на поездки, советы по защите от неадекватов-водителей и просто истории из профессии на  @evil_taxi

Интересный проект по анимации погибших в ВОВ.
Анимация делается с помощью First Order Motion Model

✍️ Stylizer Video to Drawing ✍️

На этот раз у нас нейронка, стилизующая кадры портретного видео в рисунки. Найти Колабы, в которых её можно опробовать, не составит труда, если перейти по ссылке: https://github.com/tg-bomze/Video2Drawing. Данное видео (25 fps), длящееся 20 секунд, она обрабатывала 7 минут. Скорость - ее основной минус. Тем не мене качество весьма достойное, что является плюсом.

P.S. Простите за мой плохой финский.

Киберпанк, который мы заслужили:

Мониторинг здоровья с помощью умного туалета: анализ напора и объема струи, классификация выделений по бристольской шкале с помощью deep learning, распознавание пользователя по анусу. Не шутка, реальная научная статья учёных из Стэнфорда. Ну а почему бы и нет, собственно?