в сети не открываются диски

Технология хранения данных 5D позволит записать на стеклянный диск до 500 Тб.

Суть проблемы, не загружается винда с SSD

Почему то при отключённых остальных дисках, не загружается с SSD, выдаёт An operating system wasn't found. Ttry disconnecting any drives that don't contain an operating system. Press Ctrl+ Alt+Del to restart. хотя ssd в биосе есть и винда на нём стоит,тут ещё статусы "система, активен" почему то не на ссд в общем я уже и не знаю, что делать.

Долго ждать многонациональной дружбы от беженцев с Афганистана не пришлось.

  Афганский беженец изнасиловал и убил 13-летнюю девочку в Австрии. Он сбежал в Британию под вымышленным именем. Там его арестовали.

Китайские хакеры решили «взломать» США с помощью CD-дисков

Как апскелить у себя дома

Краткая предыстория: решил посмотреть первый сезон покемонов, но захотелось, чтоб прям всё красивишно в 4к, потому начал искать варианты.

Машина 1: Стационарный ПК, MX Linux, R7 7700X, RX 7900XTX, 32 ГБ ОЗУ

Машина 2: Ноутбук Win10, R7 5800H, RTX 3060 Laptop, 16 ГБ

-----

Первым делом попробовал dandere2x (https://github.com/akai-katto/dandere2x), он основан на waifu2x. Итог: тестовый отрывок (20 секунд) обработан на машине 1 за ~5 минут, покадровое сравнение выгоды относительно просмотра видео без апскейла не выявило. Инструкции по установке, которыми я пользовался, если кому интересно:

-----

После этого я обнаружил Anime4K (https://github.com/bloc97/Anime4K), апскейлер в реальном времени, основной минус - работа с ограниченным кол-вом проигрывателей (1-3 в зависимости от ОС). Инструкции по установке и применению находятся по ссылке выше в зависимости от проигрывателя. Но я пользуюсь SMPlayer, так что вот инструкция:

1) Следуем инструкции mpv

2) Открываем файл input.conf, открываем настройки SMPlayer (ПКМ - сервис - настройки - дополнительно - MPlaeyr/mpv) и вставляем необходимый нам профиль в поле "параметры"

CTRL+1 no-osd change-list glsl-shaders set "~~/shaders/Anime4K_Clamp_Highlights.glsl:~~/shaders/Anime4K_Restore_CNN_VL.glsl:~~/shaders/Anime4K_Upscale_CNN_x2_VL.glsl:~~/shaders/Anime4K_AutoDownscalePre_x2.glsl:~~/shaders/Anime4K_AutoDownscalePre_x4.glsl:~~/shaders/Anime4K_Upscale_CNN_x2_M.glsl"; show-text "Anime4K: Mode A (HQ)"

В параметры вы копируете только то, что находится в кавычках (вместе с кавычками) после слова set и до слова show-text, то есть:

"~~/shaders/Anime4K_Clamp_Highlights.glsl:~~/shaders/Anime4K_Restore_CNN_VL.glsl:~~/shaders/Anime4K_Upscale_CNN_x2_VL.glsl:~~/shaders/Anime4K_AutoDownscalePre_x2.glsl:~~/shaders/Anime4K_AutoDownscalePre_x4.glsl:~~/shaders/Anime4K_Upscale_CNN_x2_M.glsl"

И добавляете перед этим: --glsl-shaders=, получая что-то вроде этого:

--glsl-shaders="~~/shaders/Anime4K_Clamp_Highlights.glsl:~~/shaders/Anime4K_Restore_CNN_VL.glsl:~~/shaders/Anime4K_Upscale_CNN_x2_VL.glsl:~~/shaders/Anime4K_AutoDownscalePre_x2.glsl:~~/shaders/Anime4K_AutoDownscalePre_x4.glsl:~~/shaders/Anime4K_Upscale_CNN_x2_M.glsl"

3) Profit

Естесственно комбинации клавиш для переключения профилей в таком случае не будет.

Стоит упомянуть, что Anime4K не сохраняет апскельнутую версию, так что каждый раз будет апскелить как в первый.

-----

Там же на сайте Anime4K было сравнение разных алгоритмов:

В результате визуально качество Anime4K (я использовал пресет для higher-end gpu) и Real-ESRGAN довольно близко, но некоторую разницу при сравнении заметить можно.

Обработка тестового отрезка (20 секунд) на машине 1 заняла ~56.5 минут (заработала только на CPU), на машине 2 - ~2 минуты. Были мысли перед постом проверить работу через ZLUDA (https://github.com/vosen/ZLUDA) недавно вышедшую прослойку между CUDA и видеокартами AMD, но на Debian пока нет ROCm, так что когда-нибудь...

Дальше инструкция по установке Real-ESRGAN на Win10 и Linux и бонусные батники для винды для удобства.

Собственно инструкция:

1) Установка ffmpeg на Win10 (на linux по идее предустановлено)

1а) Открыть powershell (под администратором)

1б) Установить chocolatey (https://chocolatey.org/install#individual)

- Ввести команду:

Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol -bor 3072; iex ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://community.chocolatey.org/install.ps1'))

- Проверить, что всё установилось:

1в) Установить ffmpeg

- Ввести команду:

choco install ffmpeg -y

1д) Закрыть powershell

2) Создание python3 virtual environment (venv) (необходим установленный python3)

Windows:

- Открыть командную строку (cmd) (под администратором)

- Ввести команду, чтобы установить virtualenv:

pip install virtualenv

- Перейти в директорию, где хотите создать venv

cd /d "G:/AI"

# /d указывает на то, что директория будет на другом диске (G)

- Создать venv

virtualenv anyname-venv

# Вместо anyname-venv можно указать любое допустимое в win10 имя

Linux:

- Открыть терминал

- Перейти в директорию, где хотите создать venv

cd ~/AI

# ~ означает домашнюю директорию пользователя

- Создать venv

python3 -m venv ./.anyname-venv

# Первая точка означает текущую директорию

# Вторая точка - часть названия, просто файлы и папки, начинающиеся с точки считаются скрытыми

# Вместо .anyname-venv можно указать любое допустимое в linux имя

3) Активация venv (Нужно будет делать каждый раз, когда захотите запустить Real-ESRGAN) (делается из директории в которой мы вводили предыдущую команду)

Windows:

- Заходим внутрь

cd anyname-venv

cd Scripts

- Активируем

activate

Linux:

source ./.anyname-venv/bin/activate

4а) Переходим в папку куда мы скачали и разархивировали Real-ESRGAN

Windows:

Linux:

cd ~/AI/Real-ESRGAN-master

4б) Устанавливаем необходимые библиотеки

pip install basicsr facexlib gfpgan ffmpeg ffmpeg-python

Windows:

pip install -r G:\AI\Real-ESRGAN-master\requirements.txt

Linux:

pip install -r ~/AI/Real-ESRGAN-master/requirements.txt

# -r указывает, что мы передадим файл со списком библиотек

# файл находится в скачанной директории

python setup.py develop

4в) Для владельцев ВК Nvidia отдельно устанавливаем pytorch с поддержкой CUDA

- Переходим на сайт https://pytorch.org/get-started/locally/

- Выбираем ОС, версию Cuda и установщик (pip)

4г) Правим код библиотек, чтобы он заработал

- Открываем файл ...\anyname-venv\Lib\site-packages\basicsr\data\degradations.py любым текстовым редактором (блокнот подходит)

Правим 8-ую строчку, из

from torchvision.transforms.functional_tensor import rgb_to_grayscale

Делаем

from torchvision.transforms.functional import rgb_to_grayscale

- Открываем файл ...\anyname-venv\Lib\site-packages\ffmpeg\_probe.py (Необязательно. Обязательно для обработки .mkv)

Правим 16-ую строчку, из

from torchvision.transforms.functional_tensor import rgb_to_grayscale

Делаем

args = [cmd, '-show_format', '-show_streams', '-of', 'json', '-count_frames']

# Чтобы для каждого видеофайла "вручную" считалось кол-во кадров, потому что, например, в .mkv нет данных о кол-ве кадров

4д) Правим код Real-ESRGAN, чтобы он заработал (или берём готовые файлы из гугл диска)

Если добавляли ручной подсчёт кол-ва кадров:

- Открываем файл ...\Real-ESRGAN-master\inference_realesrgan_video.py

Правим 35-ую строчку, из

ret['nb_frames'] = int(video_streams[0]['nb_frames'])

Делаем

try:

    ret['nb_frames'] = int(video_streams[0]['nb_frames'])
except(KeyError):
    ret['nb_frames'] = int(video_streams[0]['nb_read_frames'])

# Обращаем внимание на отступы (их можно сделать нажатием кнопки Tab)

Если запускаем на процессоре:

- Открываем файл ...\Real-ESRGAN-master\inference_realesrgan_video.py

Правим 272-ую (275-ую, если делали предыдущую правку) строчку, из

torch.cuda.synchronize(device)

Делаем

#torch.cuda.synchronize(device)

Правим 291-ую (294-ую) строчку, из

if num_process == 1:

Делаем

if num_process <= 1:

5) Запускаем обработку видео (желательно из папки Real-ESRGAN)

python inference_realesrgan_video.py --fp32 --suffix esrgan -i G:\AI\Real-ESRGAN-master\inputs\[Timber_Maniacs]_Pokemon_043_(041)_[Rus-Eng]_[XviD]_[219F48A8].mkv

# параметр --fp32 нужен, чтобы не было ошибки

# параметр --suffix указывает какой суффикс будет у выходного файла, по умолчанию: out. Например: исходный файл: "name.mp4", файл на выходе: "name_out.mp4" или "name_esrgan.mp4" в случае этой команды.

# параметр -i говорит какой файл обрабатывать (по идее можжно обрабатывать несколько файлов и всё такое, но оно как-то криво работает, так что только так)

# итоговые файлы будут сохраняться в папке .../Real-ESRGAN/results

6) Для WIn10 из гугл диска можно взять один из файлов с расширением .bat, чтобы облегчить себе запуск нескольких видео сразу

7) Profit

-----

Гугл диск: https://drive.google.com/drive/folders/1kxS7yC750WqSBmvGQyFVrEMTCFP9S96w?usp=sharing

inference_realesrgan_video-CPU.py и inference_realesrgan_video-CUDA.py переименовать в  inference_realesrgan_video.py и заменить оригинал.

Real-ESRGAN-autostart(video).bat запускает в обработку все файлы, которые находятся в папке "G:/AI/Real-ESRGAN-master/inputs/". Его надо открыть в том же блокноте и отредактировать пути на соответствующие вашим.

Спасибо за внимание!

Руководство по быстрому началу общения с нейровайфу

Всем доброго времени суток!
Это мой первый нормальный пост, так что заранее извиняюсь, если будут косяки с оформлением. Большинства тегов не нашёл, но они явно нужны по смыслу.

Недавно узнал что есть множество людей далеких от общения текстовыми нейросетями. Специально для них решил написать простое руководство по вкатыванию в тему буквально в несколько(десятков) кликов.

Пролог (можно пропустить)

Сокращённо текстовые нейронки принято называть LLM - Large Language Model (Большая Языковая Модель)

Все конечно в курсе что есть такая вещь как ChatGPT, которую условно можно сравнить с нейросетью для генерации картинок Midjourney.

Озвучка чата голосом:

По умолчанию обе этих галочки отключены. Если хотите общаться на английском и озвучка не нужна - можите их не трогать.

Чтобы запустить блок установки загрузки.

Ничего не меняя в настройках. 

Жмём на ссылку после "Running on public URL:" и в новой вкладке откроется GUI интерфейс чата.

В чате помимо Ассистента есть ещё и дефолтный персонаж Chiharu Yamada, здесь почему-то названный как Example.

Для начала общения хватит и её. 

И скачиваем к себе PNG в формате SillyTavern. Этот формат самый универсальный, поэтому рекомендую хранить персонажей в нём.

Кидаем персонажа в данное поле и возвращаемся в чат. Также иконка персонажа появится в галерее. Собственно всё.

5.1. Сохранение логов.

CD PROJEKT RED пытается запретить релиз озвучки DLC Phantom Liberty для Cyberpunk 2077

   "Среди участников обсуждения проекта в этом дискорд канале однозначно есть представители **CD PROJEKT RED** и они крайне внимательно следят за происходящим. Сегодня я получил от них официальное письмо с официального почтового ящика домена **cdprojektred.com**.

Я буду внимательно изучать содержимое письма и после изучения мы с командой примем решение публиковать его тут или нет. Одно могу сказать, любые обновления информации по продвижению проекта на текущий момент будут приостановлены, до изучения письма моим юристом."

   Ранее автор опубликовал озвученной нейросетью трейлер DLC к игре Cyberpunk 2077 и напомнил, что с помощью данной нейросети (RedSynthAI v0.4) он может выпустить озвучку, которая может передавать эмоции в голосе персонажей игры.

   До момента публикации автором данного поста в ROADMAP для озвучки DLCбыло выполнено 13 из 18 пунктов до полного релиза.