Нейросети без лишней мишуры
Давайте поговорим о Технологии Нейронов и Диффузии для чайников, и как это работает на самом деле. Со всеми ссылками на научные работы и пояснениями на пальцах как полагается.
Давайте поговорим о Технологии Нейронов и Диффузии для чайников, и как это работает на самом деле. Со всеми ссылками на научные работы и пояснениями на пальцах как полагается.
Комментарий недоступен
Комментарий недоступен
"Ну, статью воспринимать не особо стоит после слов, что модель в 1-4 гига каким-либо образом хранит 240 терабайт картинок датасета LAION-5B"Я этого не говорил)
Это ты сам придумал. Я как раз во всю говорю что данные архивируются до максимально сжатого вида.
"Другое дело, что в датасете может быть слишком много похожих работ, что вызовет оверфит по конкретным примерам, и очень похожие работы будут выдаваться по соответствующим запросам."Вот именно - она так и работает - в нее грузят картинки и учат их восстанавливать из шума.
Ясен фиг что всех 4.5 млрд в нейронки не останется
Я это показал на примере МОНО ЛИЗЫ. Если Нейронка может выдать на уровне УЗНАВАЕМОГО ОБРАЗА... то это ОЗНАЧАЕТ что она(моно лиза), БУКВАЛЬНО - ЛЕЖИТ ВНУТРИ нейронки, естественно с потерей данных. О чем указано в статье.
Но помимо моно лизы - есть тысячи узнаваемых образов которые штампуются нейронкой. У того же Грега Рутовски в весрии 1.5 Стейбл Дифьюжн - можно заставить выдать с десяток его работ. На уровне узнаваемого плагиата.
Комментарий недоступен