AI-хакатон с призовым фондом в $100 000 прошел с пятницы по воскресенье в Москве. 12 команд представили компании PicsArt свои решения, пять из них выиграли сертификат на суммы от $10 000 до $30 000.
Рассказываем о том, как команда выиграла хакатон, работая из Украины, с каким решением женская команда заняла четвертое место, а также почему за AI-разработки готовы платить большие призовые.
Как поднять $100 000 за три дня: итоги AI-хакатона от PicsArt
Изначально заявки на участие в хакатоне подали 158 команд. Большая часть команд принимали участие через решение ML-задачи (статистика по LB), другие команды прислали 27 MVP, а остальные приходили с идеями для продуктов.
В итоге на финальную техническую комиссию прошло 26 команд. С питчами на финале выступили всего 12 команд, а лучшими были признаны только пять.
Никита Орлов – глава российской AI лаборатории PicsArt.
1 место: VUDU Camera Призовые: $30 000
Разработка: приложение, которое делает людей моложе/старше на видео в реальном времени.
Продукта, который в реальном времени на девайсе для видео делает человека старше/моложе, сейчас нет. В отличие от похожих продуктов, например, MSQRD, приложение, созданное VUDU Camera – это не нарисованные в фотошопе или apple memoji маски, а фотореалистичные.
О том, в чем заключается реальная польза такого приложения, рассказывает участник команды VUDU Camera Виталий Гамуга: «Во-первых, все мы на видеозвонках будем выглядеть красиво. Во-вторых, теперь не нужно делать пластическую операцию, чтобы поэкспериментировать с имиджем и быть прикольным в сети. Кстати, еще наш продукт можно встраивать напрямую в камеры. Например, в новом iPhone камера сразу делает вас красивее. И важно то, что текущие решения просто выравнивают кожу, добавляют света, а мы работаем намного глубже: делаем, например, изменение пола, старение. В дальнейшем будем улучшать качество картинки (добавлять фотореализм) и больше стилей/масок (человек-собака, лицо Трампа и другие)».
На хакатоне вся команда, кроме Виталия, работала удаленно. Для хакатонов это исключение, так как по правилам присутствовать должны все члены команды.
Заставь искусственный интеллект самообучаться и совершенствоваться – выбирай онлайн-курсы в каталоге курсов по машинному обучению.
В день, когда объявили результаты, президент Украины ввел военное положение, и мои сокомандники (мы из Львова, Украина) начали переживать за безопасность и напрочь отказались ехать. Поскольку такого никогда за 25 лет не было, я рассказал организаторам, что это особая ситуация. Предложил, что приеду один, а команда будет на расстоянии и видеосвязи. В самой работе проблем не было, а вот коммуницировать было сложно.
участник команды VUDU Camera Виталий Гамуга
Призовой фонд участник команды назвал «одним из самых больших, которые видел».
«Очень понравилась техническая подкованность и глубина вопросов ребят из PicsArt. Родные про приз пока не в курсе, но сокомандники не поверили — пришлось тащить эту метровую картонку (сертификат о выигрыше) самолетами как подтверждение».
2 место: Компот из вишни Призовые: $25 000
Разработка: сервис с API video2comics, который преобразует видео в несколько кадров/страниц комиксов. Речь автоматически распознается и добавляется на картинку.
Формат видеосторис — один из самых востребованных, однако люди привыкают и к нему: пролистывают, не досматривая до конца. Ребята придумали сервис, который поможет зацепить и удержать пользователя с помощью необычного дизайна.
На фото: иллюстрация работы приложения от команды «Компот из вишни»
Илья Сергеев, участник команды «Компот из вишни»: «Мы довольны, что у нас получилось не только нагенерировать комиксы для демо, но и сделать полноценный сервис за время хакатона. Больше всего радует фидбэк людей, которые видят результаты. Он очень позитивный».
3 место: Hack Crew Призовые: $20 000
Разработка: решение, позволяющее проанализировать, какое количество лайков получит ваше фото в социальной сети Instagram.
Идея созданного приложения — рекомендовать пользователю фильтры и фото для социальных сетей, основываясь на парсинге инстаграма подписчиков. Предположим, что человек сделал 10 примерно одинаковых фотографий или не знает, какой фильтр применить. Тогда он заходит в приложение, а оно анализирует, какие картинки нравятся его подписчикам.
На фото: прототипы приложения, разработанного командой Hack Crew
«Мы делаем семантический и стилистический анализ схожести фотографий, используя дескрипторы изображений, которые получаем из нейросетей. Возможно, звучит немного сложно. На самом деле можно представить, что мы подаем в черный ящик (нейросеть) две картинки, а на выходе получаем два числа: насколько картинки похожи по смыслу (котики, собачки и так далее) и по стилю (какой фон, текстуры). Далее мы выдаем вероятности того, что фильтр или фото пользователя понравится подписчикам. Если у нас есть такой инструмент, то мы можем оценить охват аудитории или посчитать другие полезные статистики», — рассказал участник команды Hack Crew Роман Ушаков.
4 место: Faradenza Призовые: $15 000
Разработка: проект на стыке бьютификации и умных фильтров. Совмещает лучшие (по выбору пользователя) элементы серии фото в одно, получая идеальное изображение.
Женская команда придумала простое и очень полезное решение, с которым обошла 154 команды. Девушки заметили, что даже из сотни фото найти идеальную, которую захочется выложить, сложно, а иногда такой просто нет. Поэтому они создали сервис, который комбинирует части фотографий в идеальное изображение.
На фото: проект команды Faradenza
Кстати, все участницы команды еще учатся в университете (МГУ, НИУ ВШЭ). Им от 22 до 23 лет, но в хакатонах они уже участвовали и выигрывали.
«Мы увлекаемся компьютерным зрением и машинным обучением, сами пользуемся фоторедакторами и выкладываем фотографии в соцсети. Захотелось попробовать свои силы и научиться новому, разобраться, как сделать фоторедактор самим», — поделилась самая молодая участница команды Faradenza Анна Козлова.
5 место: Oh my God Призовые: $10 000
Разработка: FaceyBot — умный Telegram-бот, который делает полностью автоматическую бьютификацию лица человека, чтобы сделать его более привлекательным.
Разработчики стремились создать бот, который не просто сглаживает кожу, что делается во многих бесплатных сервисах, а слегка меняет черты лица. Например, делает подбородок уже, уменьшает нос, омолаживает внешний вид человека. При этом все эти параметры не нужно вбивать вручную.
На фото: иллюстрация работы FaceyBot «до/после».
«Наш алгоритм умеет определять все параметры самостоятельно и динамически выбирать нужные преобразования на основе своего представления о красоте. Такое решение может быть полезно профессиональным фотографам и блогерам, а также простым людям, которые смогут обрабатывать свои фотографии «в один клик», не прибегая к применению сложных инструментов. Именно поэтому Telegram, как целевая платформа, показался нам наиболее подходящим», — рассказывает участник команды Oh my God Александр Ковальчук.
На хакатоне также были представлены следующие разработки: чат-бот в Telegram, распознающий и закрашивающий провода и селфи-палки на фотографиях, бесконечная персонализированная лента мемов с возможностью персонализировать любой из них, вставив туда себя, или игровая механика, основанная на распознавании ключевых точек лица и определении эмоции по этим точкам с помощью обученной нейросети.
На финале прошли публичные лекции PicsArt AI Days. С докладами выступили ключевые эксперты в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения — Георгий Каспарьянц из PicsArt AI Lab, ведущий исследователь VisionLabs Даниил Киреев, Павел Воропаев из R&D Lead в Prisma, партнер Bulba Ventures Юрий Мельничек, CEO в AI Factory Inc Виктор Шабуров.
Зачем PicsArt нужен хакатон?
PicsArt — ведущая творческая платформа для создания контента и визуализации историй в социальных сетях с более чем 100 миллионами активных пользователей в месяц. Сообщество PicsArt создает и публикует около миллиарда изображений и видео каждый месяц. Компания накопила одну из крупнейших библиотек контента с открытым исходным кодом в мире, включая доступные для редактирования фотографии, наклейки и многое другое. Придумать новое крутое решение на основе анализа этих данных — главная задача участников.
Я и сам раньше принимал участие в хакатонах и отлично знаю, какой это сумасшедший рабочий ритм, команды показали себя очень достойно и продемонстрировали фантастические решения для обработки изображений и видео.
