Энтузиаст запустил инструмент UNCANNY для «ремастеринга» игр Разработчик под ником Coye представил проект UNCANNY — универсальную библиотеку для автоматического улучшения графики в играх в реальном времени. Инструмент предназначен для встраивания в ПК-игры и эмуляторы, что позволяет обновлять визуальный ряд без создания отдельных модификаций под каждый тайтл. В основе решения лежит технология нейросетевого рендеринга (DLSS 5) и экспериментальная система реконструкции ассетов REVENANT. Программа использует многопроходную обработку кадров с защитой от шлейфов и артефактов движения. Алгоритм не накладывает повторные фильтры, а последовательно дорабатывает базовое изображение.

Тувинские и якутские клавиатуры добавлены iOS 27 Для новичков в канале — я основательница стартапа Algebras AI, которая автоматизирует локализацию для игр, UGC-контента, b2c-приложений и тд. А проект был вдохновлен работой по сохранению низкоресурсных языков, включая тувинский язык (мой родной). Сохранение языков помогает народам продолжать общаться и создавать больше контента уже в цифровом виде, что усиливает его позицию в мире. Многие языки уже мертвы (не осталось ни единого его носителя), и еще больше сейчас под угрозой исчезновения. А зачем это нужно для цивилизованного мира? У многих народностей есть тысячелетние повествования, сказки, песни и фольклор, которые сохраняют знания о тех временах, и из этих знаний и самой структуры современного языка можно узнать многое о родстве тех или иных культур. То есть фактически сохранение языков помогает восстанавливать историю человечества и дает более глубокие антропологические данные. А зачем нам история и антропология — мы уже понимаем лучше. Что вообще в себя включает сохранение языка через цифровые системы и ИИ? 1. Анализ состояния языка: какие бумажные или плохо оцифрованные ресурсы уже есть (книги, аналоговые сканы, диджитализированные сканы), определение, в каких системах язык не доступен (иногда у языка может даже отсутствовать алфавит в международных системах кодирования) 2. Создание/включение алфавита и главное — клавиатуры в Unicode (опенсорсный международный стандарт для данных (шрифты, инструменты, библиотеки) и программного обеспечения) и другие стандарты: практически все операционные системы, включая iOS, Android, Windows, MacOS, Linux, Chrome, браузеры и другие программы поддерживают эти стандарты и регулярно адаптируются к их обновлениям. Без клавиатур НЕВОЗМОЖНО вообще собрать никакие значные данные. И это сильный боттлнек для сохранения языка. 3. Сбор данных: моноязычные данные - книги, статьи, аудио/видеозаписи и тд. И мультиязычные параллельные данные (словари и просто переводы). Для низкоресурсных языков достаточно около 30-50 тыс параллельных переводов хорошего качества для первых результатов (обучения переводческой модели), и если у языка есть высокоресурсные соседи (например, для тувинского это тюркские языки, включая турецкий, азербайджанский, казахский, узбекский, кыргызский, черкесский и т.д.) — то уже от 100 тыс до 1 млн слов параллельных данных могут. Али, мой со-основатель проекта русско-тувинского ИИ-переводчика, организовывал более десяти лет сбор данных и переводы волонтерами и институтами в Республике Тыва, что стало основой для обучения первой модели. Мы также помогали советом или примером, а иногда и для сбора данных и для других языков постсоветсткого пространства. 4. Обучение моделей: вы можете обучить как шаг 1 переводческую модель на базе открытых весов (NLLB - мы обучили эту модель как первый вариант, TranslateGemma), и уже в будущем нагенерировать больше instruct-данных для обучения своей LLM новому языку. Благодаря данным, собранным под его руководством, тувинский язык был включен сначала в Google Translate и Gemini, и потом в Яндекс Переводчик. Среди государств в 2026 практически все имеют свой язык и клавиатуру на популярных OS и браузерах. А народы, чьи языки не в первом приоритете, уже не имеют таких привилегий, и приходится своими усилиями добиваться репрезентации языков в системах. Али смог довести до релиза клавиатуры для тувинского и саха в iOS 27 (и я думаю в MacOS тоже) — что является огромным достижением и возможностью для тувинцев и якутов собирать больше данных для обучения своих моделей. С чем я поздравляю и его, и наши народы 🙂

#Нейропрожарка Название: Что если бы Томми Шелби сыграл Джейсон Стэтхем Авторы: Иван Спиридонов Дмитрий Иванов Идея Реализовали экспериментальный эдит по «Острым козырькам»: заменили Киллиана Мёрфи на Джейсона Стэтхема. Суть в том, что сначала Стэтхема хотели взять на роль Мерфи и мы решили посмотреть как бы он выглядел в ней. Взяли популярные сцены разной сложности. Для выполнения разработали собственный воркфлоу на Wan Animate и протестировали Minimax H3. Версия в хорошем качестве Производство 1. Монтаж и отбор Смонтировали сцены из сериала — короткие, динамичные, с блюром и тёмным светом. Осознанно взяли несколько заведомо очень сложных шотов. Спойлер: если бы не своевременный выход Minimax H3, мы бы их удалили 2. Референсы Можно просто закинуть фото Стэтхема, так проще. Но лучше делать замену прямо на референсном кадре из сцены — тогда animate понимает, как персонаж должен выглядеть в этом свете и гриме. С этим справился только GPT Image 2. Для боковых ракурсов собирали character sheet с разными углами головы и эмоциями (для Minimax) 3. Базовый пайплайн — Wan 2.2 Animate V1 (локально, ComfyUI) — Маска: в основном автоматом через SAM3; кадры посложнее размечали в Premiere, самые жёсткие — ротоскоп в After Effects. — Кроп кадра по маске, чтобы отдать генерации максимальное разрешение. — Препроцессоры анализируют позу и мимику. Иногда отдельно записывали себя на видео и переносили эмоции со своего лица — с оригинала мимика часто читается плохо. — Генерация и анкроп обратно в исходное видео. — Опционально — цветокор лица под кадр. Нюансы 4. Где Wan Animate не вывозит — Перекрытия лица: нет контекста, объекты перед лицом ломают генерацию. — Микродвижения лица теряются, а именно они дают естественность. — Иногда уплывает схожесть - лечится генерацией конкретных ключевых рефов. — Динамика с моушн-блюром и плохим светом: неверно определяются движения и состояние глаз. — Изменения на лице (кровь, брызги) не анимируются вообще. Текстовый энкодер староват, модель под такое не обучена. FLF-кадры не помогли. Из-за этого пришлось бы выбросить несколько сцен. 5. Minimax H3 (локальная версия) Прогнали проблемные шоты через него - и они перестали быть проблемными. — Кровь. Точно перенёс кровь с исходного видео на заменённое лицо. Референсы: лицо + свап одного из первых кадров для контроля эстетики. — Динамичная сцена в баре. Нужно было объяснить модели, кого именно свапать из толпы. Сделали маску ротоскопом в AE и подали на вход: исходное видео с белой маской на лице + кроп лица (чтобы модель видела поворот и эмоции) + реф лица. — Мимика. Движения губ и глаз читаются заметно лучше на многих шотах, Wan Animate это просто не считывал. — Углы головы. Как omni-модель ест character sheet целиком. На одном рефе глаза оставались «от Киллиана Мёрфи», на character sheet — уже нет. — Цензуры на суицидальные и жестокие сцены, оружие и авторские права нет. 6. Сравнение с сервисами Kling 3.0 Omni Edit: в сцене с выстрелом ловим NSFW; в сцене с кровью из носа результат чище, но сама кровь выглядит крипово. Ни один другой сервис эти шоты бы не пропустил — пистолеты, актёры, жестокость, кровь. 7. Минусы Minimax H3 — Шаг в 17 кадров против 4 у Wan. Собрали небольшой блюпринт в ComfyUI, который дописывает кадры в конец, чтобы выход точно совпадал с исходником по таймингам, — иначе модель догенерирует и растянет контент. — Нет маскинга. С маскингом нередактируемая часть видео не меняется по качеству и цвету, нет сдвигов по таймингам и объектам, плюс открывается композитинг. Очень ждём нативную поддержку у omni-моделей. — Отсюда же общее ухудшение качества всего кадра даже на прогоне в 1080p. Время выполнения: 2 недели Затраты: 0р. Все выполнялось локально в нашем случае. Железо: 5070ti/4080 16gb + 64gb озу @cgevent

Беспилотный самолет Joby Aviation пересек США — от берега до берега Об этом Joby Aviation пишет у себя в X. Они взяли уже существующий самолет Cessna 208 Caravan, дооснастили и доработали его. Правда, самолет не прям полностью беспилотный. Пилот все-таки есть, но он сидит не в самолете, а удаленно за клавиатурой, мышкой и микрофоном. Но все равно крутое достижение. Еще у них сегодня вышел видос про то, как делали этот самолет. Интересно было посмотреть. Видео: https://youtu.be/XVan8JGOjHk А вообще уже пару дней хочу вам рассказать про проект Poseidon. Он на днях привлек $60 млн инвестиций. И он тоже разрабатывает беспилотные грузовые самолеты. У Poseidon два фаундера — Давид Загайнов и Паркер Тенни. Первый работал в логистике Amazon, а второй — в Lockheed Martin. Они постоянно обсуждали подобные самолетные стартапы и в январе 2024-го решили попробовать сделать свой. То есть проекту 2,5 года. Но они уже почти дошли до тестовых полетов. Как-то прям шустро процесс идет. В прошлом году они подняли seed-раунд на $11 млн, а сейчас вот на $60 млн. Интересно, конечно, когда беспилотные самолеты начнут прям массово летать. Как думаете? 🔥 — ближайшие 10 лет! 🤷‍♂️ — точно не раньше, чем через 10-15 лет! @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

FoundationStereo и FoundationPose (NVIDIA) Две открытые модели для 3D-перцепции из систем Vision AI FoundationStereo Стерео-глубина без дообучения. Пара RGB-картинок со стереокамеры на входе, точная карта диспаритета на выходе. • Zero-shot стерео-матчинг на новых сценах • Для робототехники промышленности и умных пространств • ONNX и TensorRT • Работает от Jetson до H100 Слабые места: прозрачные объекты пересвет и плохое освещение. FoundationPose 6-DoF поза объектов без обучения. CAD-модель -> положение и ориентация объекта на RGBD-кадре плюс трекинг по видео • Zero-shot на новых объектах нужен только CAD • Оценка позы и отслеживание на видео • Обучена на synthetic-данных Objaverse и GSO • Средний скор 83.3 на BOP-бенчмарках • TensorRT работает от Orin Nano до H100 #stereo2depth #image2depth #image2pose

Лёд прочный, как бетон Ещё во время Второй мировой исследователи пробовали пайкрит — смесь льда и древесной массы, которая была прочнее обычного льда и медленнее таяла. Учёные Еврейского университета в Иерусалиме вернулись к этой идее и перенесли её на молекулярный уровень. Получился BioPykrete. В лабораторных испытаниях на сжатие он оказался примерно в 10 раз прочнее чистого льда — это уровень обычного бетона. А энергии до разрушения поглощал раз в 70 больше. Почему это важно? Лёд дешёвый, доступный и на удивление крепкий, но есть слабое место: крошечная трещина стремительно пробегает через весь объём, и конструкция рушится без предупреждения. Команда подошла к проблеме в два хода. Сначала лёд смешали с нанокристаллами целлюлозы — мельчайшими жёсткими частицами вещества, которое служит растениям каркасом. При заморозке они образовали трёхмерную сеть вокруг микроскопических участков льда — что-то вроде арматуры в бетоне. Второй ход — белковый «клей». Исследователи сконструировали химерный белок, своеобразный гибрид из двух частей: одна цепляется за лёд, другая — за целлюлозу. Благодаря этому сеть прочно заякорена во льду. Чтобы деформировать или порвать её, трещине нужно больше энергии, поэтому она останавливается или сворачивает в сторону, оставаясь маленькой и локальной. Вклад белка проверили отдельно: по сравнению со смесью льда и целлюлозы без молекулярного «мостика» он удвоил и прочность, и поглощаемую энергию. А вместо внезапного раскола материал гнётся и разрушается постепенно. Где это пригодится? Авторы думают об Арктике и Антарктике, куда дорого и сложно возить бетон и сталь. Материал почти целиком состоит изо льда и растительной целлюлозы, так что мог бы стать биоразлагаемой и заменой для некоторых построек в сильный мороз. @vselennayaplus

Реверс-инжиниринг электросамоката и новая прошивка для него на Rust Производитель Egret GT утверждает, что разъём USB-C на дисплее нужен только для зарядки телефонов. Автор из спортивного интереса купил коммутационную плату USB-C, проверил осциллографом каждый контакт и обнаружил, что два из них используются как шина CAN в нарушение стандарта. Дальше начался классический реверс: сниффинг трафика, дамп прошивки контроллера двигателя и модуля дисплея через SWD, разбор всего в Ghidra. Внутри нашлось много интересного. Обновление прошивки на самокате идёт по CAN без криптографии, а весь основной жизненный цикл обновления располагается внутри одной функции загрузчика. Это значит, что модифицировать прошивку любого самоката можно без аутентификации. К этому моменту у автора уже накопилось достаточно материала, чтобы написать свою прошивку с нуля. Посмотрим, что получилось из этой затеи и как на Rust собрать GUI для микроконтроллера с 32 КБ ОЗУ.

Вас тоже напрягают записывальщики митингов, которых все таскают по созвонам? (меня да). А ведь еще часто записывают, ничего мне не говоря, через wispr или granola. Как и следовало ожидать нашлись люди, которые придумали продукт для противостояния этому. Локально крутится LLM, которая адверсариально натренирована против wispr и прочих voice2text моделей. Она в риалтайме добавляет adversarial noise к вашему аудиостриму, который ломает распознавалки речи на другой стороне. Из минусов - это сейчас иногда превращает вашу речь в что-то, что трудно распарсить и человеку, кек)) Теперь voice2text модели придется регулярно перетренировывть, чтобы они были робастными к таким атакам! Ну а вообще респект ребятам, довести до ума, убрать явный шум и будет полезный продукт, для поддержания privacy звонков. Сам продукт @ai_newz