Разработка ИИ — удалённая работа в Москве

Оптимизация ключевых показателей производительности: Real Time Factor (RTF) и Bits Per Second (BPS) аудиокодека Часть 1. Оптимизация кодека для аппаратной платформы RKNN Цель: Обеспечить работу кодека FocalCodec на современном оборудовании с использованием микроконтроллеров/ускорителей RKNN (Orange Pi 5). Выполнить оптимизацию для потоковой обработки в режиме реального времени. Задачи: Выполнить перенос модели из формата ONNX и адаптацию под NPU-платформу RKNN с учетом особенностей архитектуры. Оптимизировать использование вычислительных ресурсов NPU, максимально задействовав параллелизм и привязку вычислений (affinity) к NPU. Оценить возможность одновременного использования CPU и NPU для дополнительного ускорения и повышения уровня параллелизма. Изменить параметры кодека для обеспечения работы в режиме около 300 бит/с (BPS) и дополнительно оптимизировать показатель RTF при работе в данном режиме. Часть 2. Обучение моделей кодека для архитектуры RKNN Цель: Повысить качество и скорость работы кодека за счет дообучения моделей и применения методов обучения с учетом квантования. Задачи: Провести Quantization Aware Training (QAT), адаптированное под архитектуру RKNN, используя полные наборы данных, на которых обучалась исходная модель кодека. Выполнить дополнительное обучение модели для улучшения мультиязычных возможностей (с акцентом на максимизацию качества работы на выбранном языке помимо английского). Провести обучение с целью обеспечения работы при экстремальном квантовании до INT4 и выполнить сравнительный анализ с режимами INT8 и другими вариантами низкоразрядного квантования. Ожидаем цену за выполнение двух задач и оценку времени.

Пожелания и особенности: Для мед центра.

Добавить ИИ в проект и все.

Обучение работе с ИИ.

Добрый день! Нужно развернуть свой локальный ИИ из открытых последних версий. Дипсик или Чат ГПТ. Поиск в интеренете обязателей Генерация картинок обязательная. ДЛя картинок можно и гигачат попробовать. Обязательное соблюдений конфиденциальности данных. Сервера будут на территории РФ.

Мне нужно научиться делать картинки, где лица героев будут реалистичными, точно как на фотографии.

Необходимо разработать приложение для автоматической обработки фото с ИИ. Ниже ТЗ, хотели бы узнать, возможно ли реализовать весь указанные функционал, а если же нет, то в каком виде возможно реализовать, чтобы приблизиться к желаемому результату. 1. Цель разработки Разработать desktop-приложение (Windows), которое автоматически обрабатывает фотографии из выбранной пользователем локальной сетевой папки: накладывает интеллектуальный фильтр (Ч/Б или светокоррекция) и/или выполняет умное кадрирование с помощью ИИ. После обработки приложение должно загружать результат в указанную папку на Яндекс Диске. Оригиналы фотографий остаются нетронутыми. 2. Исходные данные и текущий процесс - Фотографии с камеры автоматически попадают в сетевую папку на компьютере администратора - Фотографии не обрабатываются (нет фильтров, нет кадрирования). 3. Требования к функциональности 3.1. Выбор исходной папки - Интерфейс позволяет выбрать локальную папку (сетевой путь), в которой лежат оригиналы фото клиента. 3.2. Выбор действий с фото (галочками - Чекбокс «Наложить фильтр» (включен/выключен) - Чекбокс «Кадрировать» (включен/выключен) - Можно выбрать оба действия одновременно. Если выбраны оба — сначала применяется фильтр, затем кадрирование 3.3. Выбор целевой папки - Сложный вариант: на Яндекс Диске. Поле для указания пути на Яндекс Диске, куда будут загружены обработанные фото (Возможно ли это реализовать? Будет ли это авторизация через API Яндекс Диска? Будет ли приложени хранить токен или будет запрашивать логин/пароль для загрузки?) - Простой вариант: выбор локальной папки на компьютере (путь для создания папки) Просьба уточнить, какой вариант возможен. 3.4. Наложение фильтра (с использованием ИИ) Условия: - Фильтр применяется к каждой фотографии в выбранной исходной папке - В папке с оригиналами создается новая подпапка с названием «Фильтр» (должна быть возможность также менять название) - Туда копируются все фото с наложенным фильтром. Оригиналы остаются в родительской папке. Типы фильтров (на выбор пользователя): 1. Черно-белый 2. Интеллектуальная светокоррекция (яркость, контраст, тени, света) — без искажения цветов кожи. Сложный вариант: реализовать и ч/б фильтр, и интеллектуальную светокоррекцию. Простой вариант: реализовать наложение только ч/б фильтра. Просьба уточнить, какой вариант возможен. Требования к ИИ для фильтрации: Алгоритм должен анализировать: - цвет фона (черный, белый, красный и т.д.); - цвет кожи клиента; - цвет одежды. ИИ сам подбирает параметры коррекции (экспозиция, контраст, насыщенность), чтобы: - избежать пересветов и «заваленных» теней; сохранить баланс кожи (лицо не слишком красное / не серое / не желтое); - фото не выглядело переобработанным. 3.5. Кадрирование (с использованием ИИ) Условия: - В папке с оригиналами создается новая подпапка с названием «Кадрированные» (должна быть возможность также менять название) - Туда складываются только кадрированные версии фотографий. Оригиналы не удаляются. - Кадрирование применяется выборочно, а не ко всем фото подряд. Требования к ИИ для кадрирования: ИИ сам решает, какие фото кадрировать (например, 1–2 лучших кадра на одну позу клиента). Механизм отбора: - определение позы человека; - оценка качества ракурса; - не кадрировать дубликаты с той же позой. ИИ подбирает тип кадра: - портретное (лицо + плечи); - поясное; - ростовое; - в зависимости от того, что «красивее». - Если на фото несколько человек — кадрирование должно сохранять всех в кадре, никого не обрезая. - Корректная работа с разными пропорциями (сохранять пропорции исходника или обрезать до соцсетей-форматов — 4:5). 3.6. Загрузка на Яндекс Диск (при сложном варианте) - После обработки (или если возможно, то параллельно) приложение загружает содержимое созданных подпапок («Фильтр» и/или «Кадрированные») в заранее указанную папку на Яндекс Диске. - Копируются обе подпапки внутрь указанной папки. - Если загрузка прерывается, предусмотреть повторную попытку или лог ошибок. 4. Дополнительные требования - Не удалять оригиналы — они остаются в исходной папке нетронутыми. - Приложение должно иметь простой графический интерфейс с логикой «выбрал папки, отметил галочки, нажал кнопку "Обработать и загрузить"». Показывать прогресс обработки (сколько фото обработано / всего, какая операция выполняется). Логирование ошибок (если ИИ не смог кадрировать — пропустить фото и записать в лог). ________.