В репозитории представлен код для воспроизведения результатов работы по критическому анализу стратегий семплирования в text-to-image генерации с использованием диффузионных моделей. Авторы подробно рассматривают различные подходы: Mixed, Switching, Multi-stage, Masked sampling, а также сравнивают их с существующими решениями. В частности, предлагается использовать смешение траекторий генерации между концептом и его суперклассом, а также различные способы комбинирования guidance сигналов. В серии экспериментов на датасетах Dreambooth и различных бэкбонах (SD-2, SD-XL, PixArt-alpha) показано, что грамотно выбранная стратегия семплирования может заметно повысить соответствие изображе. Отдельное внимание уделено анализу вычислительных затрат различных методов. Результаты обобщены в виде практического фреймворка для выбора стратегии в зависимости от приоритетов. Работа будет полезна исследователям и инженерам, занимающимся генеративными моделями, а также разработчикам приложений в креативных индустриях и автоматизации контента.
В репозитории представлен код для воспроизведения результатов работы по критическому анализу стратегий семплирования в text-to-image генерации с использованием диффузионных моделей. Авторы подробно рассматривают различные подходы: Mixed, Switching, Multi-stage, Masked sampling, а также сравнивают их с существующими решениями. В частности, предлагается использовать смешение траекторий генерации между концептом и его суперклассом, а также различные способы комбинирования guidance сигналов. В серии экспериментов на датасетах Dreambooth и различных бэкбонах (SD-2, SD-XL, PixArt-alpha) показано, что грамотно выбранная стратегия семплирования может заметно повысить соответствие изображе. Отдельное внимание уделено анализу вычислительных затрат различных методов. Результаты обобщены в виде практического фреймворка для выбора стратегии в зависимости от приоритетов. Работа будет полезна исследователям и инженерам, занимающимся генеративными моделями, а также разработчикам приложений в креативных индустриях и автоматизации контента.
Telegram and Signal Havens for Right-Wing Extremists
Since the violent storming of Capitol Hill and subsequent ban of former U.S. President Donald Trump from Facebook and Twitter, the removal of Parler from Amazon’s servers, and the de-platforming of incendiary right-wing content, messaging services Telegram and Signal have seen a deluge of new users. In January alone, Telegram reported 90 million new accounts. Its founder, Pavel Durov, described this as “the largest digital migration in human history.” Signal reportedly doubled its user base to 40 million people and became the most downloaded app in 70 countries. The two services rely on encryption to protect the privacy of user communication, which has made them popular with protesters seeking to conceal their identities against repressive governments in places like Belarus, Hong Kong, and Iran. But the same encryption technology has also made them a favored communication tool for criminals and terrorist groups, including al Qaeda and the Islamic State.
In many cases, the content resembled that of the marketplaces found on the dark web, a group of hidden websites that are popular among hackers and accessed using specific anonymising software.“We have recently been witnessing a 100 per cent-plus rise in Telegram usage by cybercriminals,” said Tal Samra, cyber threat analyst at Cyberint.The rise in nefarious activity comes as users flocked to the encrypted chat app earlier this year after changes to the privacy policy of Facebook-owned rival WhatsApp prompted many to seek out alternatives.telegram from no
