- Генератор аниме-аватарок на нейронных сетях
- MakeGirls.moe Official Blog
- Dataset: a Good Quality Model Begins with a Clean Dataset.
- Model: The Essential Part
- Samples: A Picture is Worth a Thousand Words
- make.girls.moe
- Оптимизируйте сайт и получите больше трафика
- Бесплатная версия:
- Платная версия:
- Важные события
- Чек лист
- Параметры домена
- Манга Моя девушка не только милая | That Girl Is Not Just Cute | Kawaii Dake janai Onnanoko
- Читать 9 — 84
- Информация о манге
Генератор аниме-аватарок на нейронных сетях
Сгенерируйте себе аниме-аватарку — http://make.girls.moe/#/, при этом глубокая нейронная сеть для генерации будет работать прямо на вашем компьютере, и генерация занимает буквально несколько секунд даже на ноутбуке (короткое описание того, как это сделано — https://makegirlsmoe.github.io/main/2017/08/14/news-english.html, технические подробности — https://makegirlsmoe.github.io/assets/pdf/technical_report.pdf).
Вот образцы компьютерного творчества: 
А вот тут сгенерированные пейзажи 128*128: https://raw.githubusercontent.com/robbiebarrat/art-DCGAN/master/images/landscapenet_waifu2x.png (это из другой работы — https://github.com/robbiebarrat/art-DCGAN). Это не векторная графика, так что пока страшненько, тем не менее, прогресс и тут налицо.
Ах да, ещё генерируют лица высокого разрешения, там ещё более страшненько — но если подумать, что это всё именно что компьютерные фантазии, и компьютеру никто не объяснял, какие пиксели где рисовать, и что в лице бывают рот, нос и два глаза, и какие там обычно расстояния, то результат тоже впечатляет. Поглядите там заодно и фильм, в котором эти лица перетекают одно в другое: http://mtyka.github.io/machine/learning/2017/08/09/highres-gan-faces-followup.html
Комментировать тут нечего, картинки хорошо говорят сами за себя. Повторюсь: профессионально сделанные картинки будут продолжать делать профессионалы, но картинки уровня буквально чуть похуже сможет сделать любой школьник на своём даже не ноутбуке, а планшете или телефоне. Ему нужно будет только объяснить (голосом!) этому планшету то, что он на этой картинке хочет увидеть. Где-то к 2020 году это будет доступно всем и стоить дешевле грибов. Потерпите годика три, а пока сгенерируйте себе аниме-аватарку, пройдите по первой ссылке и нажмите кнопочку.
Источник
MakeGirls.moe Official Blog
We all love anime characters and are tempted to create our own, but most of us cannot do that because we are not professional artists. What if anime characters could be generated automatically at a professional level of quality? Imagine that you could just specify attributes (such as blonde/twin tailed/smiling), and have an anime character with your customizations generated without any further intervention!
In the community there are already several pioneering works in anime image generation, such as ChainerDCGAN, Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる, and projects like IllustrationGAN and AnimeGAN which have their code available online. However, the results generated by these models are often blurred and distorted, and generating industry-standard facial images for anime characters remains an unsolved problem.
As a step towards tackling this challenge, we propose a model that produces high quality anime faces with a promising rate of success.
Dataset: a Good Quality Model Begins with a Clean Dataset.
To teach computers to do things requires high quality data, and our case is not an exception. The quality of images on large scale image boards like Danbooru and Safebooru varies wildly, and we think this is at least part of the reason for the quality issues in previous works. So, instead, we use “standing pictures” (立ち絵) from games sold on Getchu, a website for learning about and purchasing Japanese games. Standing pictures are diverse since they are rendered in different styles for different genres of game, yet reasonably consistent since they are all part of the domain of game character images.
We also need categorical metadata (a.k.a tags/attributes) for the images, like hair color, and whether faces are smiling or not. Getchu does not provide such metadata, so we use Illustration2Vec, a CNN-based tool for predicting anime image tags.
Model: The Essential Part
A good generative model is also a must-have for our goal. The generator should understand and follow the user’s specified attributes, which is called our prior, and it should also have the freedom to generate different, detailed visual features, which is modeled using noise. We use a popular framework called GANs (Generative Adversarial Networks) to accomplish this.
GANs use a generator network to generate images from the prior and noise inputs, and also another network which tries to distinguish ’s generated images from real images. We train them both, and in the end should be able to generate images so realistic that cannot differentiate them from real images with that prior. However, training GANs properly is infamously hard and time-consuming. Luckily a recent advance, named DRAGAN, can give plausible results compared to other GANs with comparatively little computational power required. We successfully train a DRAGAN whose generator is SRResNet-like.
We also need our generator to know the label information, so that the user’s specifications can be incorporated. Inspired by ACGAN, we feed the labels to the generator , along with noise, and add a multi-label classifier on the top of the discriminator which is asked to predict the assigned tags for the images.
With this data and model, we train straightforwardly on GPU-powered machines.
Samples: A Picture is Worth a Thousand Words
To sample the quality of our model, see generated images like the following: it handles different attributes and visual features well.
One interesting setting is fixing the random noise part and sampling random priors. The model is now required to generate images with similar major visual features and different attribute combinations, and it does this successfully:
Also, by fixing priors and sampling randomly for the noise, the model can generate images which have the same attributes with different visual features:
Источник
make.girls.moe
- 37 успешных тестов
- 6 ошибок
- 3 предупреждения
Оптимизируйте сайт и получите больше трафика
Попробуйте полную версию Анализа сайта: найдите ошибки на главной и внутренних страницах и исправьте их с помощью советов сервиса. Ежедневный аудит и проверка позиций помогут оценить результаты.
Бесплатная версия:
Анализ только главной страницы
10 проверок в инструментах в день
Ограниченная частота проверки
Платная версия:
Анализ всех страниц сайта
Сравнение с конкурентами
Проверка позиций по запросам
Автоматический анализ сайта
Генерация PDF — отчетов
Еженедельные отчеты на почту
Важные события
Чек лист
Параметры домена
В истории найдено изменений за 11 месяцев. Первая дата: январь 2019.
Хотите увидеть весь график?
Каждый день мы будем обновлять данные о вашем сайте, чтобы вы не пропустили важные события.
Доступно на платных тарифах.
Описание:
Индекс качества сайта — это показатель того, насколько полезен ваш сайт для пользователей с точки зрения Яндекса.
При расчете индекса качества учитываются размер аудитории сайта, поведенческие факторы и данные сервисов Яндекса. Значение индекса регулярно обновляется.
Если у сайта есть зеркало, то показатель неглавного зеркала сайта будет равен показателю главного.
Показатель ИКС поддомена сайта, как правило, равен показателю основного домена.
Дополнительная информация:
Статьи по теме:
Обновлено 03.09.2021 11:07
Выбор пользователей 2 из 5
Популярный сайт 2 из 5
Описание:
Рядом с адресом сайта в результатах поиска Яндекса могут появляться знаки, основанные на данных о поведении пользователей. Такие знаки могут свидетельствовать об удовлетворенности пользователей и их доверии к сайту.
Популярный сайт — сайт получает этот знак, если имеет высокую посещаемость и постоянную аудиторию.
Выбор пользователей — знак получают сайты с высокой степенью вовлеченности и лояльности пользователей по данным Яндекса.
Статьи по теме:
Обновлено 03.09.2021 11:07
В истории найдено изменений за 11 месяцев. Первая дата: ноябрь 2019.
Хотите увидеть весь график?
Каждый день мы будем обновлять данные о вашем сайте, чтобы вы не пропустили важные события.
Доступно на платных тарифах.
Описание:
Примерное количество проиндексированных страниц в выдаче Яндекса можно посмотреть через оператор site:, что мы и делаем. Он покажет результат поиска по URL сайта, но точную цифру страниц в индексе выдавать не обязан.
Точные данные Яндекс отображает в Яндекс.Вебмастере. График изменений количества находится в разделе «Индексирование сайта» — «Страницы в поиске».
Обновлено 03.09.2021 11:07
В истории найдено изменений за 12 месяцев. Первая дата: ноябрь 2019.
Хотите увидеть весь график?
Каждый день мы будем обновлять данные о вашем сайте, чтобы вы не пропустили важные события.
Доступно на платных тарифах.
Описание:
Сколько страниц сайта Google точно проиндексировал, узнать невозможно. Поисковик не ведет базу данных по URL-адресам.
Примерное количество страниц в выдаче покажет оператор site:, на который мы ориентируемся. Число может быть искажено страницами, которые запрещены к индексу в robots.txt, но попали в выдачу из-за внешних ссылок на них.
Чуть более точное количество покажет раздел «Статус индексирования» в Google Search Console, но и эти данные могут быть искажены из-за применения фильтров.
Обновлено 03.09.2021 11:08
Описание:
Примерное количество проиндексированных страниц в выдаче Яндекса можно посмотреть через оператор site:, что мы и делаем. Он покажет результат поиска по URL сайта, но точную цифру страниц в индексе выдавать не обязан.
Точные данные Яндекс отображает в Яндекс.Вебмастере. График изменений количества находится в разделе «Индексирование сайта» — «Страницы в поиске».
Обновлено 03.09.2021 11:07
Описание:
Google сканирует сайты, чтобы находить зараженные ресурсы, фишинговые страницы и другие проблемы, которые ухудшают качество выдачи и пользовательский опыт. Благодаря этой информации поисковая система предупреждает пользователей о небезопасных сайтах. В случае, если сайт будет признан опасным, Google может понизить его в выдаче или удалить.
Дополнительная информация:
Обновлено 03.09.2021 11:07
Описание:
Обычно заражение происходит из-за уязвимости, которая позволяет хакерам получить контроль над сайтом. Он может изменять содержание сайта или создавать новые страницы, обычно для фишинга. Хакеры могут внедрять вредоносный код, например скрипты или фреймы, которые извлекают содержимое с другого сайта для атаки компьютеров, на которых пользователи просматривают зараженный сайт.
Дополнительная информация:
Обновлено 03.09.2021 11:07
С 2009 года Роскомнадзор контролирует распространение информации в интернете. Для этого ведомство в 2012 году создало реестр запрещенных сайтов, который пополняется ежедневно. Первыми под блокировку попадают сайты с запрещенным контентом. Также Роскомнадзор может заблокировать сайт за ФЗ 152 «О персональных данных».
Чтобы снять блокировку, нужно убрать материалы на сайте, из-за которых вы получили блокировку. После этого написать письмо на адрес: zapret-info@rsoc.ru.
Дополнительная информация:
Статьи по теме:
Обновлено 03.09.2021 11:07
Рейтинг домена — 57 / 100
В истории найдено изменений за 10 месяцев. Первая дата: май 2020.
Хотите увидеть весь график?
Каждый день мы будем обновлять данные о вашем сайте, чтобы вы не пропустили важные события.
Доступно на платных тарифах.
Описание:
PR-CY Rank — рейтинг для оценки перспективности сайтов в качестве доноров для линкбилдинга. При формировании рейтинга мы анализируем трафиковые и трастовые параметры, а также ссылочный профиль сайта.
Влияние — потенциал влияния сайта на продвижение. Если влияние слабое, то слабым будет как отрицательный эффект (если рейтинг низкий), так и положительный (если рейтинг высокий) и наоборот. Потенциал влияния основан на размере постоянной аудитории сайта.
Ссылочный фактор — вычисляется на основе соотношения входящих и исходящих ссылок на сайт, значений Trust Rank, Domain Rank и др.
Трафиковый фактор — вычисляется на основании объёма и динамики трафика (отрицательная динамика портит рейтинг, положительная динамика — повышает).
Трастовый фактор — анализирует множество параметров, таких как “ИКС”, доля поискового трафика в общем трафике, адаптацию под мобильные устройства и множество других факторов, признанных поисковыми системами, как значимые для ранжирования.
Источник
Манга Моя девушка не только милая | That Girl Is Not Just Cute | Kawaii Dake janai Onnanoko
Если не работает, попробуйте выключить AdBlock
Вы должны быть зарегистрированы для использования закладок
Читать 9 — 84
Информация о манге
Томов: 9, выпуск продолжается
Журнал: Magazine Pocket
Интрига закручена на противопоставлении: удачливый/неудачливый; тактичный мягкий неуклюжий парень и спортивная девушка с комплексом защитника. В целом — очень неплохая романтика. Много действительно умиляющих сцен. Оба главгероя наделены многими привлекательными чертами. Хороший неглупый юмор часто вызывает улыбку или смех.
Единственный минус: первые две главы меня жутко раздражали. При их чтении создавалось впечатление, что манга имеет шовинистическую направленность. Хотела уже дропать, и рада своему решению потерпеть еще главку-другую. С третьей главы общее впечатление изменилось, рефрен первых двух глав: «Моя девушка НЕмилая» сменился на «Моя девушка милая».
Очень приятная история про по уши влюбленных друг в друга школьников, не испорченная стандартным японским юмором.
Задавайте вопросы, обсуждайте героя, конкретные детали
Коми-сан настолько красива и очаровательна, что никто не может отвести от неё взгляд. Почти вся школа считает её холодной красавицей, но Тадано Хитохито знает правду: на самом деле Коми-сан испытывает большие неудобства при общении с людьми. Коми-сан желает избавиться от этой плохой привычки, а Тадано-кун поможет ей в этом.
Старшая школа Такаманохара. Здесь воистину собрались выдающиеся личности.
Знакомьтесь:
Асагири-сан: профессиональный сталкер-информатор со стажем.
Вице-президент студсовета Тобиро: мастер хентай-игр.
Шиина-сан: милая девочка, которая хорошо готовит. на вид. она же: ас игровых автоматов.
. И многие другие, до странности интересные личности. А вообще, обычные школьники. И, как и у обычных подростков, у них случаются влюбленности. Интересно, почему все влюбляются в кого угодно, но не взаимно? На стыках хобби, школы и личной жизни возникает множество забавных ситуаций.
Источник
