EbSynth
Объедините эталонное видео и эталонное изображение, чтобы создать уникальную анимацию.
-
входит в Mail.ru GroupРЕКЛАМАКурс Machine Learning и Deep Learning
Машинное обучение и нейросети- Создание ML-моделей
- Data Science
- Обучение нейросетей
- EORA, NVIDIA - партнеры курса
Срок обучения5 месяцев
Стоимость от2 895 ₽/мес
Реклама. ООО Скилфэктори, ИНН 9702009530, erid: LdtCKgHnn
-
входит в Mail.ru GroupРЕКЛАМАКурс по нейронным сетям
Обучение нейросетей- Применение DL для бизнеса
- Data Science
- Опыт обучения 7 нейросетей
- NVIDIA - партнер курса
Срок обучения2,5 месяца
Стоимость от1 945 ₽/мес
Реклама. ООО Скилфэктори, ИНН 9702009530, erid: LdtCKgHnn
-
входит в Mail.ru GroupРЕКЛАМАПрофессия Data Scientist
Дата сайентист- Математика для ML с азов
- Машинное обучение
- Создание ML-моделей
- Работа с нейросетями
Срок обучения25 месяцев
Стоимость от6 790 ₽/мес
Реклама. ООО Скилфэктори, ИНН 9702009530, erid: LdtCKgHnn
-
Премия Рунета 2022РЕКЛАМАПрофессия Data Scientist
Дата сайентист- Математика для Data Science
- Машинное обучение
- Создание ML-моделей
- Yandex Cloud - партнер курса
Срок обучения12 месяцев
Стоимость от8 335 ₽/мес
Реклама. ЧОУ ЧАСТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ СКИЛБОКС (КОРОБКА НАВЫКОВ), ИНН 9704088880, erid: LdtCKHfVR
-
РЕКЛАМАНейросети для каждого: как решать рабочие задачи быстрее
Решение рутинных задач с помощью ИИ- Создание креативов, текстов, скриптов
- Генерация кода
- Анализ конкурентов
- Экономические и финансовые расчеты
Срок обучения1 месяц
Стоимость от2 310 ₽/мес
Реклама. ООО Нетология, ИНН 7726464125, erid: LdtCKCxkP
Описание EbSynth
EbSynth — это инструмент для переноса стиля нарисованного вручную ключевого кадра в исходное видео. Программное обеспечение автоматически сохраняет согласованность текстур, контрастность и высокочастотные детали при стилизации отснятого материала. Можно использовать дополнительные маски, чтобы указать, какие части кадра должны быть стилизованы. Для достижения наилучших результатов ключевой кадр должен точно соответствовать отснятому материалу, а новый ключевой кадр должен предоставляться после любых существенных изменений перспективы.
