✔️ Nvidia выпускает плагины для повышения реалистичности Meta Human в Unreal Engine 5.

На конференции Unreal Fest Seattle 2024 NVIDIA представила новые плагины для Unreal Engine 5 на базе технологии NVIDIA Ace, облегчающие создание и развертывание персонажей MetaHuman с искусственным интеллектом на ПК с ОС Windows. Ace — это набор технологий для создания цифровых людей с речью, интеллектом и анимацией на основе генеративного ИИ.

Разработчики теперь имеют доступ к плагину Audio2Face-3D для создания лицевой анимации на базе ИИ, синхронизирующей движения губ и лица с речью. Плагин доступен в Autodesk Maya и имеет открытый исходный код для создания собственных расширений. Для работы с Maya разработчикам понадобится API-ключ или Audio2Face-3D NIM.

NVIDIA также выпустила пример проекта Unreal Engine 5 с использованием NVIDIA Ace, включающий плагины Audio2Face-3D, Nemotron-Mini 4B Instruct для генерации ответов и RAG для контекстной информации.

NVIDIA утверждает, что разработчики могут создавать базы данных с контекстной информацией для своих проектов, генерировать релевантные ответы с низкой задержкой и управлять лицевой анимацией MetaHuman в Unreal Engine 5.
venturebeat.com

✔️ Black Forest Labs представила FLUX1.1 [pro] и API.

FLUX1.1 [pro] — новая модель генерации изображений, в ней шестикратно ускорен инференс по сравнению с предыдущей FLUX [pro], она получила улучшенное качество генераций и более точное соответствие промптам.

Новая модель доступна в сервисах: Together.ai, Replicate, Fal.ai, Freepik.com

FLUX1.0 [pro] тоже был обновлен и получил с двукратным ускорение генерации.

Новый бета-интерфейс BFL API предоставляет разработчикам и компаниям возможности FLUX. API предлагает расширенные настройки для адаптации выходных данных к конкретным потребностям, включая выбор модели, разрешение изображения и модерацию контента. Документация API.
blackforestlabs.ai

✔️ Panasonic разработала модель "Diffusion Contact Model" для управления роботами, выполняющими действия с большим количеством контактов.

Поскольку нехватка рабочей силы становится серьезной социальной проблемой во многих частях мира, использование промышленных роботов прогрессирует. Однако в сфере услуг, существует множество задач, которые связаны с контактом с людьми и объектами, но движения и силы, возникающие при контакте робота с человеком или объектом, чрезвычайно сложны и их трудно моделировать в среде симуляции.

Для достижения точной работы в этих ситуациях необходимо заранее провести множество пробных испытаний с использованием реальных действий. Для решения этой проблемы Panasonic HD разработала Diffusion Contact Model, которая использует "диффузионную модель", часто используемую при генерации изображений, для обучения роботов.

Diffusion Contact Model моделирует поэтапно усилие, прилагаемое при прикосновении робота к объекту, и может с высокой точностью предсказать усилие, прилагаемое при прикосновении робота к объекту.

Технология Diffusion Contact Model будет представлена на конференции в Абу-Даби 14 октября 2024 года.
Технический отчет на arxiv.
news.panasonic.com

✔️ Студенты деанонимизируют незнакомцев с помощью смарт-очков Meta и Instagram streams.

Два студента из Гарварда разработали систему под названием I-XRAY, которая объединяет технологии распознавания лиц, LLM и общедоступные данные, чтобы автоматически получать информацию о людях: имя, профессию и адрес.

Facebook View, приложение, которое поставляется в комплекте с умными очками и подчеркивает ответственность пользователей за соблюдение законодательства о конфиденциальности является явно недостаточной мерой.
engadget.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🌟 AMD GPU Inference: CLI-инференс LLM на AMD.

Проект на Github, который предлагает запуск LLM на графических ускорителях AMD с помощью Docker-контейнера. Образ разработан для работы с моделями из Hugging Face, в первую очередь с семейством моделей LLama.

Для запуска необходимо иметь GPU AMD с поддержкой ROCm (версии 5.4.2 и выше) и установленный Docker.

Для адаптации логики инференса под свои нужды, внесите соответствующие изменения в файл run_inference.py с последующей пересборкой Docker-образа.

В проекте предусмотрен файл Aptfile, содержащий список необходимых пакетов ROCm (rocm-dev, rocm-libs, rocm-cmake, miopen-hip и rocblas) , устанавливаемых в Docker-контейнере.

▶️Локальная установка и инференс:

# Clone repo:
git clone https://github.com/yourusername/amd-gpu-inference.git
cd amd-gpu-inference

# Make the run script executable:
chmod +x run-docker-amd.sh

# Run the inference engine with a specified model and prompt:

# Replace "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf" with the HF model you want to use, and provide your own prompt
./run-docker-amd.sh "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf" "Prompt"

📌Лицензирование : Apache 2.0 License.


🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #ROCm #AMD