Hugging Face Spaces позволяет вам получить интерактивный опыт работы с моделями машинного обучения, в статье мы рассмотрим лучшие демо работы мо.
В этой статьее мы посморим а лучшие ресурсы , использующие машинное обучение на Hugging Face Spaces.
This Pokémon Does Not Exist
This Pokémon Does Not Exist не существует использует модель ruDALL-E для создания покемонов, а из списка генерируются рандомизированные имена с атрибутами покемонов. Чтобы собрать редких и уникальных покемонов, вам нужно написать свое имя и нажать кнопку отправки. Это простое веб-приложение, но одно из моих любимых.
MAGMA
MAGMA (Мультимодальное расширение генеративных моделей с помощью тонкой настройки на основе адаптера) — это модель визуального языка для ответов на вопросы об изображениях. Узнайте больше о алгоритмах MAGMA в статье ан arxiv.org. Чтобы использовать демоверсию ML, вам необходимо загрузить изображение и задать конкретный вопрос. Например, «опишите изображение». Узнайте больше о вариантах использования здесь.
AnimeGANv2
AnimeGANv2 — самое популярное приложение машинного обучения на Hugging Face Spaces с 515 . Он дает быстрые результаты с невероятным художественным оттенком. Узнайте больше о работе генеративных моделей AnimeGANv2 здесь. Чтобы использовать демоверсию, вам нужно загрузить портрет, а затем выбрать стиль для создания арта в стиле аниме.
Восстановление изображения и раскрашивание
Когда я увидел демо-версию Image Restoration and Colorization в Твиттере, я подумал, что они, должно быть, используют пример сделанный в фотошопе для демонстрации результатов. Но, когда я попробовал алгоритм сам на совершенно новой фотографии, я был поражен простотой и мощной функциональностью приложения. Демо Gradio просит вас загрузить черно-белое и поврежденное изображение, и оно вернет цветную и высококачественную фотографию. Вы также можете поиграть с несколькими вариантами, чтобы получить разные результаты.
DiT Document Layout Analysis
Демо DiT Document Layout Analysis использует предварительно обученную модель Document Image Transformer для прогнозирования меток в документе PDF. Например, обнаружение таблиц, текста, изображений и т. д. Для демонстрации требуется документ в формате PDF, а все остальное зависит от выбранной модели для разметки различных частей документа.
Chef Transformer
Демонстрация Chef Transformer использует модель t5-recipe-generation для создания рецептов на основе описания стиля готовки, еды и ингредиентов. Если вы голодны и у вас ограниченный выбор блюд, введите ингредиенты и получите рецепт вкусной еды. Это мое самое любимое приложение, поскольку оно визуально привлекательно и реально полезно)
ArcaneGAN Video
ArcaneGAN Video использует сеть u-net, обученную на наборе данных аниме Arcane, изображения генерируются с помощью смешанного стиля gan2. Подробнее о реализации модели здесь. Для демонстрации Gradio вам просто нужно загрузить образец видео и позволить модели творить чудеса. Выходное видео будет преобразовано в стиль аниме Arcane.
Rick & Morty ChatBot
Rick & Morty ChatBot использует доработанную версию DialoGPT, которая была обучена на диалогах из мультфильма - Рик и Морти. Просто печатайте глупые вопросы и ведите разговор с персонажами мультфильма, пока вам не надоест.
OCR For Captcha
Модель OCR For Captcha была обучена с использванием CNN и RNN. Чтобы узнать больше об обучении модели, ознакомьтесь с примером кода Keras. Приложение попросит вас загрузить изображение капчи и вернет очень точный буквенно-цифровой текст.
Fastspeech2 TTS использует современные архитектуры синтеза речи в реальном времени, такие как Tacotron-2, Melgan, Multiband-Melgan, FastSpeech, FastSpeech2 на основе TensorFlow. Если вы хотите естественного преобразования текста в речь, попробуйте ввести текст и возможно вы удивитесь. Это приложение позволяет вам тестировать различные архитектуры моделей.
Вывод
Мне нравится HuggingFace Spaces и в то, как члены сообщества придумывают уникальные идеи для веб-приложений. В этой статье мы рассмотрели список десяти лучших демонстраций машинного обучения на HF Spaces и узнали, как работают эти приложения.
#machinelearning #artificialintelligence #ai #datascience #python #programming #technology #deeplearning #coding #bigdata