Коли у вашому продукті основну роль відіграють фотографії, які надсилають користувачі — треба вкрай обережно ставитись до автоматизації модерації. У цій статті на реальних прикладах описано, як команда тренувала ML-моделі на розпізнавання проблемних зображень та з якими складнощами стикалась. Наприклад, можна дізнатись, у чому складність модерації фото з пам’ятниками.
Про штучний інтелект, його дивні дива, можливості no-code, про благодійність, без якої зараз ніяк — розповідає Андрій Бас, співрозробник застосунків DYVO та KOLOvatar. Ця історія надихне і тих, хто хоче запустити свій продукт, і тих, хто працює з no-code, і покаже спільноті ще один креативний сценарій збору донатів.
Сергій Гузенко, засновник та CEO херсонської IT-компанії WEZOM, ділиться своїми висновками щодо розвитку «художніх» нейромереж та їх спроможності замінити живих професіоналів. Цікавить думка спільноти, чи зміниться ринок праці дизайнерів найближчим часом.
«Концепція Digital Human або Synthetic Human принесе суттєві зміни не лише в очевидні сфери, як-от соціальні медіа чи ентертейнмент, а й в медицину та виробництво» — впевнений Семен Фріш, Interactive Practice Leader в SoftServe. Якщо ви ще не знайомі з розробкою цифрових людей, читайте блог про цей напрям.
Зовсім недавно вийшла у відкритий доступ Stable Diffusion — перевіряємо, що вміє ця нейромережа для створення зображень, і які особливості роботи з нею.
Які існують різні підходи до генерації зображень за допомогою штучного інтелекту, та як технології text-to-image можна залучити до поширення важливої інформації — досвідом ділиться ML-інженер Олексій Авілов.
Коментарі