Є безкоштовний інструмент, нещодавно розроблений дослідниками Tencent, GFP-GAN (Generative Facial Prior-Generative Adversarial Network), який може відновлювати пошкоджені портрети навіть з низькою роздільною здатністю. Технологія об’єднує інформацію з двох моделей штучного інтелекту, щоб заповнити відсутні деталі фотографії реалістичними деталями за кілька секунд, зберігаючи при цьому високу точність і якість.
Звичайні методи точно налаштовують існуючу модель для відновлення зображень, вимірюючи відмінності між штучними та справжніми фотографіями. За словами вчених, це часто призводить до неякісних результатів. Новий підхід використовує попередньо навчену версію існуючої моделі ( StyleGAN-2 від NVIDIA ) для інформування власної моделі команди на кількох етапах під час процесу створення зображення. Техніка спрямована на збереження «ідентичності» людей на фотографії, з особливим акцентом на рисах обличчя, таких як очі та рот.
Спробувати: https://app.baseten.co/apps/QPp4nPE/operator_views/RqgOnqV
Оригінал і результат - на зображенні (після другого "проходу" навіть кольори з'явились)
Він містить кілька блоків: базове розуміння медіаграмотності, орієнтування у світі соцмереж, здатність оцінити достовірність та вплив новини, навички фактчекінгу, здатність убезпечити особисті дані. Максимальна кількість балів – 34.
Пройдіть тест та перевірте свою стійкість до пропаганди та дезінформації.
Цей тест розроблений Фільтром, національним проєктом з медіаграмотності Міністерства культури та інформаційної політики України, програмою USAID «Мріємо та діємо» та проєктом «Вивчай та розрізняй: інфо-медійна грамотність», які виконуються IREX, за підтримки Агентства США з міжнародного розвитку (USAID), Посольства Великої Британії в Україні та Посольства Сполучених Штатів Америки в Україні.
Презентація "Абсолютні, відносні й мішані посилання на комірки та діапазони комірок" https://naurok.com.ua/prezentaciya-absolyutni-vidnosni-y-mishani-posilannya-na-komirki-ta-diapazoni-komirok-169351.html
