ChatGPT научился создавать GIF и редактировать отдельные кадры

ChatGPT научился создавать GIF и редактировать отдельные кадры

ChatGPT научился создавать GIF и редактировать отдельные кадры

Танцующего кота теперь можно заказать прямо в ChatGPT, причём вместе со скоростью танца и правками отдельных кадров. OpenAI выпустила Images 2.6: обновление добавляет создание GIF-анимаций по текстовому запросу или загруженному изображению.

О возможностях новой версии OpenAI рассказала в официальном анонсе. Готовую анимацию можно доработать в чате: изменить скорость воспроизведения, просмотреть последовательность покадрово и отредактировать отдельные кадры.

В демонстрации компания показывает создание GIF с танцующим котом по одной просьбе пользователя.

Сценарии выходят за пределы кошачьей дискотеки: анимированные маскоты, реакции для соцсетей, зацикленные изображения товаров и раскадровки для будущих видео. Исходником может стать даже простой набросок.


Заодно OpenAI заявляет об ускорении генерации изображений на 50%. Разработчикам предложили две модели в API: GPT-Image-2.6 Flare с акцентом на скорость и Sunburst — на качество и сохранение деталей при редактировании. Flare при низком качестве может создавать картинку всего за шесть секунд.

В API также появились разметка областей для точечных правок, экспорт SVG и параметр сложности, управляющий объёмом планирования при выполнении запроса.

По данным корпорации, через ChatGPT, Codex и API пользователи создают уже 4 млрд изображений в неделю. Images 2.6 объявлена доступной на всех тарифах ChatGPT и Codex в веб-версии, настольных и мобильных приложениях.

Подпишитесь на новости

ИИ спроектировал процессор уровня Arm Cortex-A53 без ручного описания схемы

Нейросетям уже мало писать код, они добрались до проектирования процессоров. Как сообщила команда проекта QiMeng, автоматически созданный CPU второй версии по производительности сопоставим с Arm Cortex-A53, знакомым по смартфонам прошлых поколений. До современных флагманов далеко, но это уже заметно сложнее очередной кнопки на сайте.

Результаты разработчики опубликовали на официальной странице QiMeng.

Исследователи автоматизируют создание логики процессора по примерам входных данных и ожидаемых результатов. В традиционном подходе инженеры сначала вручную описывают схему на специальном языке. Здесь значительную часть этой работы берёт на себя алгоритм.

Предыдущая версия, QiMeng-CPU-v1, получила проект RISC-V-процессора за пять часов. Чип затем изготовили: он смог запустить Linux и показал производительность, сопоставимую с Intel 80486SX.


Вторая версия перешла к суперскалярной архитектуре, позволяющей выполнять несколько команд за такт. По оценке авторов, её производительность примерно в 380 раз выше показателя передовых предшествующих методов автоматического проектирования.

Пожалуй, наиболее интересный результата здесь в сокращении ручной работы при создании вычислительных ядер. В сущности, перспектива поручать алгоритмам всё более сложные части проектирования уже подкреплена работающим чипом, а не только красивыми слайдами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru