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Accueil » CTI présentation (2017/06/01)

Posted bypar nschaetti
9 ans ago

CTI présentation (2017/06/01)

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Mis à jour: 2 semaines ago

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the.artificialis

Intelligence artificielle, vie artificielle, conscience artificielle
Chaîne Youtube, Twitch
@n.sch.pub
🗣️🇨🇵🇬🇧 - 🇨🇭

Vous avez sûrement déjà entendu dire que l’intelli

Vous avez sûrement déjà entendu dire que l’intelligence artificielle pouvait « compresser » une image, ou qu’elle travaillait dans un mystérieux « espace latent »…

Mais concrètement, que veut dire résumer une image en seulement quelques nombres ? Et comment peut-on reconstruire quelque chose d’aussi complexe qu’un chiffre manuscrit à partir de si peu d’informations ?

C’est exactement ce que font les auto-encodeurs.

Un auto-encodeur, c’est un réseau de neurones divisé en deux parties :

- Un encodeur qui compresse les données (comme une image) dans un espace réduit — c’est là qu’on obtient ce fameux « vecteur latent »

- Un décodeur qui tente de reconstruire l’image originale à partir de ce vecteur

Pourquoi est-ce intéressant ?

Parce que ce processus force le modèle à apprendre une représentation utile et structurée des données. Il ne peut pas tout retenir, donc il va se concentrer sur l’essentiel.

Le plus fou ?

Même avec un espace latent minuscule (par exemple 3 dimensions !), le modèle arrive encore à reconstruire quelque chose de reconnaissable.

Et cet espace latent devient alors un terrain de jeu pour la génération : on peut interpoler entre deux points, explorer des directions spécifiques (style, orientation, etc.), et même visualiser comment le modèle "perçoit" les différences entre les données.

Dans ce post, je vous montre des animations, des exemples concrets, et les représentations latentes apprises par un auto-encodeur entraîné sur les chiffres manuscrits (MNIST). C’est simple, visuel, et fascinant.

➡️ Swipez pour voir comment on passe d’une image floue à une reconstruction propre

➡️ Et découvrez pourquoi les auto-encodeurs sont à la base de modèles comme DALL·E, VAE, ou même Stable Diffusion.

#machinelearning #deepLearning #AI #autoencoder #autoencodeur #latentSpace #intelligenceartificielle #generativeAI #neuralnetworks #mlresearch #unsupervisedlearning #vae #compression #mnist #datascience #artificialis #stableDiffusion #technews #aiexplained #deeplearningexplained #generationAI

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✨ A Tribute to La Jetée by Chris Marker ✨

Step into a world caught between dreams and reality, where time is frozen, and memories fade into surreal fragments. This video explores eerie, nostalgic spaces inspired by La Jetée, blending the aesthetics of weirdcore, liminal space, traumacore, and dreamcore. Each scene captures a haunting moment, as if from a long-forgotten dream.

🔍 Inspired by the timelessness of the 60s: shadows, textures, and silence tell the story of a post-apocalyptic world, a tribute to fleeting moments and landscapes that linger in the unconscious.

Song: my head is empty - i was only temporary

#weirdcore #liminalspace #dreamcore #surrealism #nostalgia #aesthetic #analogvibes #creepyart #darkphotography #postapo #horror #horroraddict #backrooms #nostalgia #nostalgic

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"A step into the unknown, where imagination brushes against nightmare… This visitor from another world seems to emerge from the mist, hovering between mystery and dread. Is it a product of our collective mind, a vision from another realm, or merely a silent witness to our own fear of the unexplainable? Let yourself be drawn into this surreal world where the boundaries of reality dissolve, and the sublime meets the strange."

#SurrealArt #HorrorArt #AI #StrangeArt #Dreamlike

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First attempt with Animatediff: a captivating animation, thanks to a tutorial I followed from Latent Vision. I explored this model's potential to bring images to life! Swipe to experience the full effect and share your thoughts!

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The aim is to assess how well these models can craft abstract and visually stunning art. Swipe to discover the results!

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Let's dive into the world of digital illustrations with our AI image generators! 🎨

This time, we're challenging the Stable Diffusion models 3 Medium, 3.5 Large, 3.5 Medium, and 3.5 Turbo to see which can create the most captivating illustration.

The goal is to evaluate their ability to produce images in various styles, beyond photorealism.

Swipe to discover the results and see which model creates the most beautiful illustration!

#AIArt #StableDiffusion #GenerativeArt #AIExperimentation #MachineLearning #IntelligenceArtificielle #ArtificialIntelligence #AIArtistic #GenerativeAI

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Swipe to see how these models perform in this new exploration!

#AIArt #StableDiffusion #GenerativeArt #AIExperimentation #MachineLearning #IntelligenceArtificielle #ArtificialIntelligence #AIArtistic #GenerativeAI

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Let's dive into the challenge of AI image generators: hands! 🤲

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Human hands are notoriously tricky for these models, often resulting in amusing anomalies. Here are the outcomes from each model—let's see which one handles hands the best!

Swipe to discover the images and share your thoughts!

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🔹 Portrait #2 : Le rebelle urbain – entre ombre et lumière, il semble prêt à affronter un monde où l’organique et le numérique se mêlent.

🔹 Portrait #3 : L'androïde révolutionnaire – sous son casque, une logique pure qui défie les lois humaines. Chaque vis dans son cou est un témoignage de sa force.

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Si vous voulez en savoir plus sur ces technologies et perfectionner vos compétences en IA, rendez-vous sur YouTube pour visionner la vidéo complète. Lien dans la bio !

#ArtificialIntelligence #AIArt #MachineLearning #GenerativeArt #LivePortrait #FacePock #DeepLearning #ComfyUI #AIgeneratedArt #TechInnovation #ComputerVision #AIResearch #DigitalArt #CreativeAI #ImageGeneration #FacialControl #AItechnology #GenerativeAI

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Nous revisitons l'allégorie de la caverne de Platon pour illustrer comment les données utilisées pour entraîner les modèles d'IA peuvent être perçues comme des ombres d'une réalité sous-jacente. Nous examinons également les représentations one-hot et leurs limitations, ainsi que l'importance des représentations distribuées pour capturer les similarités et les relations complexes entre les données.

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Nous revisitons l'allégorie de la caverne de Platon pour illustrer comment les données utilisées pour entraîner les modèles d'IA peuvent être perçues comme des ombres d'une réalité sous-jacente. Nous examinons également les représentations one-hot et leurs limitations, ainsi que l'importance des représentations distribuées pour capturer les similarités et les relations complexes entre les données.

#machinelearning #IA

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#aiart #aiartwork #aiartcommunity #ai #darkesthetic #darkesthetics #photooftheday #photography #80s #vintagestyle #nostalgia #berlin #stablediffusion

#darkesthetic #darkesthetics #brutalistdesign #bru

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24 Juin

Elon Musk built one of the largest AI compute clusters on earth. Yann LeCun just explained why xAI now rents it out to rivals instead of winning with it. Musk has antagonized so much AI talent he structurally cannot hire the people he needs.

LeCun is not a critic on the

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26 Juin

Bon je veux approfondir #JEPA à fond, voici donc un thread avec l'historique des articles, jusqu'au dernier "When does LeJEPA Learn a #WorldModel?". Un peu de lecture ça ne fait pas de mal : JEPA, des réseaux siamois aux World Models : une histoire en articles 🧶

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clem 🤗 @clementdelangue ·

21 Avr

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15 Avr

Weird how some people always target open-source in AI!

First it was:
“Open-source AI will destroy the world” (spoiler: it didn't and it won't)
Now:
“Open-source is a cybersecurity threat because of AI”

Both narratives are far too simplistic.

The truth is that the exact same

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