ChatGpu

Projekt AI stworzony do generowania z grafiki video oraz modeli 3D, 6D ,textur .itd

Funkcje

• Funkcja 1 Automatyzacja klatkowo graficzna
• Funkcja 2 Pomoc GPU w masowej produkcji filmowej
• Funkcja 3 Model rozumie fizyke na podstawie teori oraz praktyki
• Funkcja 4 Bezpieczeństwo wieccej info. tu
• https://community.openai.com/t/safety-ai-video-how-we-can-use-nano-and-ato-pixel-signs-invisible-to-the-human-eye/994003 Ai text na video proukcja na szybszą większą skale

ChatGpu-

+users jest to rejestracja wieloosobowa Oprogramowanie do szybkich rejestracji . Jedno z oprogramowań do mojego Systemu operacyjnego nad którym pracuje ... Automatyzacja grafik z GPU do produkcji Rozumiem , załóżmy teoretycznie że chiałbym na tej platformie jednak generować 1 000 000 klatek w 24 godziny ,zadał bym ci 1 milion poleceń i dałbym tyle czasu ile potrzebujesz na wykonanie zadań oczywiście ile czasu mniej więcej byś to przetwarzał, odp ChataGPT 694 dni ,odpowiedz moja a GPU na 12 NVIDIA kart graficznych najnowszych odp chat zajmnie 24h Hurtowe generowanie grafik za pomocą GPU na podstawie polecen do GPT .

przykładowy program do obslugi : import concurrent.futures import queue import threading import time

Symulacja funkcji generującej grafikę

def generate_graphics(graphic_id): print(f"Generating graphic {graphic_id}...") # Tutaj znajdowałby się kod wykorzystujący GPU do generowania grafiki. # Aby symulować czas obliczeń, używamy sleep. time.sleep(1) # Symulacja czasu generowania grafiki print(f"Graphic {graphic_id} completed.") return f"graphic_{graphic_id}.png"

Kolejka zadań do przetworzenia

tasks_queue = queue.Queue()

Dodawanie zadań do kolejki

for i in range(1_000_000): tasks_queue.put(i)

Funkcja pracownika, która pobiera zadania z kolejki i wykonuje je

def worker(): while not tasks_queue.empty(): graphic_id = tasks_queue.get() generate_graphics(graphic_id) tasks_queue.task_done()

Liczba wątków odpowiada liczbie dostępnych kart GPU

NUMBER_OF_WORKERS = 12

Uruchomienie puli wątków do przetwarzania zadań

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=NUMBER_OF_WORKERS) as executor: # Uruchomienie pracowników for _ in range(NUMBER_OF_WORKERS): executor.submit(worker)

Oczekiwanie na zakończenie wszystkich zadań w kolejce

tasks_queue.join() print("All graphics have been generated.")

Najważniejsze kwestie dotyczące ChatGpu- z repozytorium GitHub

Repozytorium ChatGpu- zawiera projekt mający na celu automatyzację generowania grafik na dużą skalę z wykorzystaniem technologii GPU. Poniżej znajdują się kluczowe aspekty tego projektu:

1. Cel projektu:

   • ChatGpu- ma za zadanie przyspieszenie procesu generowania grafiki poprzez wykorzystanie wielu kart graficznych jednocześnie. Projekt ten ma potencjał zastosowania w różnych branżach, w tym w produkcji wideo, tworzeniu gier komputerowych oraz marketingu.

2. Technologie użyte w projekcie:

   • Projekt wykorzystuje Python do zarządzania zadaniami i dystrybucji pracy między GPU.
   • Zastosowanie bibliotek takich jak concurrent.futures oraz queue pozwala na efektywne zarządzanie zadaniami i implementację wielowątkowości.

3. Struktura kodu:

   • Główna funkcja generująca grafikę (generate_graphics) symuluje czas potrzebny na wygenerowanie pojedynczego obrazu.
   • Kolejka zadań (tasks_queue) jest używana do przechowywania identyfikatorów grafik do wygenerowania.
   • Funkcja pracownika (worker) pobiera zadania z kolejki i wykonuje je, symulując proces generacji grafik.
   • Kod uruchamia pulę wątków odpowiadającą liczbie dostępnych kart GPU (w domyślnym przykładzie 12).

4. Optymalizacja:

   • Implementacja wielowątkowości pozwala na jednoczesne przetwarzanie wielu zadań, co znacząco przyspiesza cały proces generowania grafik.
   • Projekt przewiduje dynamiczne przydzielanie zadań, minimalizując przestoje i maksymalizując wydajność.

5. Przykładowe użycie:

   • Program jest skonfigurowany do wygenerowania 1 000 000 grafik w 24 godziny przy użyciu 12 kart graficznych. Jest to możliwe dzięki efektywnemu podziałowi zadań i optymalizacji procesu.

6. Zastosowanie w praktyce:

   • ChatGpu- może być używany w różnych kontekstach, od produkcji filmowej po generowanie zasobów dla gier komputerowych i tworzenie treści marketingowych. Automatyzacja tego procesu pozwala na szybsze i bardziej efektywne tworzenie dużych ilości grafik.

Repozytorium ChatGpu- stanowi solidną podstawę dla projektów wymagających masowego generowania grafik, wykorzystując nowoczesne technologie i podejścia do przetwarzania zadań w trybie wielowątkowym.

Rozbudowana wersja tekstu dotyczącego produkcji grafiki na dużą skalę z wykorzystaniem AI i GPU

Koncepcja ChatGPU

Automatyzacja generowania grafik z wykorzystaniem GPU jest kluczowym elementem w produkcji treści na dużą skalę. Załóżmy, że chciałbyś wygenerować 1 000 000 klatek w 24 godziny. Gdybyś poprosił ChatGPT o wykonanie tego zadania bez wsparcia GPU, czas przetwarzania wyniósłby około 694 dni. Natomiast przy użyciu 12 najnowszych kart graficznych NVIDIA, ten sam proces można by zrealizować w 24 godziny.

Hurtowe generowanie grafik za pomocą GPU na podstawie poleceń do GPT

Aby osiągnąć taki poziom wydajności, możemy stworzyć program obsługujący generowanie grafik w trybie wielowątkowym, wykorzystując pełny potencjał dostępnych kart graficznych. Poniżej znajduje się przykładowy program w Pythonie, który demonstruje tę koncepcję.

import concurrent.futures
import queue
import threading
import time

# Symulacja funkcji generującej grafikę
def generate_graphics(graphic_id):
    print(f"Generating graphic {graphic_id}...")
    # Tutaj znajdowałby się kod wykorzystujący GPU do generowania grafiki.
    # Aby symulować czas obliczeń, używamy sleep.
    time.sleep(1)  # Symulacja czasu generowania grafiki
    print(f"Graphic {graphic_id} completed.")
    return f"graphic_{graphic_id}.png"

# Kolejka zadań do przetworzenia
tasks_queue = queue.Queue()

# Dodawanie zadań do kolejki
for i in range(1_000_000):
    tasks_queue.put(i)

# Funkcja pracownika, która pobiera zadania z kolejki i wykonuje je
def worker():
    while not tasks_queue.empty():
        graphic_id = tasks_queue.get()
        generate_graphics(graphic_id)
        tasks_queue.task_done()

# Liczba wątków odpowiada liczbie dostępnych kart GPU
NUMBER_OF_WORKERS = 12

# Uruchomienie puli wątków do przetwarzania zadań
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=NUMBER_OF_WORKERS) as executor:
    # Uruchomienie pracowników
    for _ in range(NUMBER_OF_WORKERS):
        executor.submit(worker)

# Oczekiwanie na zakończenie wszystkich zadań w kolejce
tasks_queue.join()
print("All graphics have been generated.")

Analiza i optymalizacja

1. Podział zadań: Każda z kart graficznych przetwarza równocześnie różne zadania, co pozwala na efektywne wykorzystanie zasobów sprzętowych.
2. Kolejkowanie: Zastosowanie kolejki zadań umożliwia dynamiczne przydzielanie pracy do dostępnych wątków, minimalizując czas przestojów.
3. Symulacja i rzeczywistość: W rzeczywistym scenariuszu czas generowania grafiki może być różny w zależności od złożoności obrazu i wydajności używanych kart graficznych. Symulacja z użyciem time.sleep(1) ma na celu uproszczenie tego przykładu.

Praktyczne zastosowania

1. Produkcja wideo: Tworzenie animacji i efektów specjalnych na dużą skalę, przyspieszając proces produkcji filmowej.
2. Gry komputerowe: Szybkie generowanie tekstur, modeli 3D i innych zasobów potrzebnych do tworzenia zaawansowanych gier.
3. Reklama i marketing: Automatyzacja tworzenia grafik reklamowych, umożliwiająca szybkie dostosowanie kampanii do aktualnych trendów i potrzeb rynku.

Wnioski

Automatyzacja generowania grafiki za pomocą GPU w połączeniu z możliwościami AI, takimi jak ChatGPT, może zrewolucjonizować przemysł kreatywny. Umożliwia to nie tylko znaczące przyspieszenie procesów produkcyjnych, ale także otwiera nowe możliwości w zakresie personalizacji i skalowalności treści.

Tworzenie tak zaawansowanych systemów wymaga jednak precyzyjnego planowania i optymalizacji, aby w pełni wykorzystać potencjał dostępnych technologii. Powyższy przykład jest jedynie wstępem do bardziej zaawansowanych implementacji, które mogą być dostosowane do specyficznych potrzeb i wymagań użytkownika.

Najważniejszą metoda ucznia maszynowego jest równa matematyka, Wykluczając niepodzielne liczby by nie stworzyć błędnego koła Rozwiązanie problemów jest model oparty a równej podziel ości prosta matematyka jest skutecznie wykorzystywana doprezyzji ,automaty,akcji graficznej więcej info : Ograniczenia te są związane nie tylko z pojemnością plików, ale także z czasem przetwarzania i zasadami korzystania z narzędzia.

Jeśli chodzi o liczbę poleceń, które mogę wykonać naraz, jest to ograniczone do jednego polecenia per jedna interakcja z DALL-E. Każde polecenie musi zostać przetworzone, zanim będzie można przejść do następnego. Jest to proces iteracyjny, który wymaga czasu na stworzenie każdego obrazu.

Dla projektów wymagających dużej ilości grafik, jak animacja, zwykle stosuje się oprogramowanie do automatyzacji tworzenia klatek, które są następnie składane w płynną sekwencję. To wymaga specjalistycznego oprogramowania i sprzętu do renderowania grafiki oraz często farm renderujących, które mogą przetwarzać wiele klatek jednocześnie.

Jeśli masz projekt, który wymaga stworzenia dużej liczby obrazów, najlepszym rozwiązaniem będzie użycie dedykowanego oprogramowania do animacji i skorzystanie z zasobów, które są przystosowane do pracy na dużą skalę. Mogę Ci pomóc w stworzeniu kilku obrazów jako przykładów lub prototypów dla Twojego projektu, ale na produkcję na tak dużą skalę będzie potrzebne inne rozwiązanie.

User Rozumiem , załóżmy teoretycznie że chiałbym na tej platformie jednak generować 1 000 000 klatek w 24 godziny ,zadał bym ci 1 milion poleceń i dałbym tyle czasu ile potrzebujesz na wykonanie zadań oczywiście ile czasu mniej więcej byś to przetwarzał ChatGPT Teoretycznie, nawet gdybym miał możliwość nieustannie pracować przez 24 godziny bez przerwy, to generowanie 1 000 000 klatek byłoby nieosiągalne z kilku powodów:

Czas generowania obrazu: Załóżmy, że generowanie jednego obrazu trwa średnio 1 minutę (co jest bardzo optymistycznym założeniem, ponieważ niektóre obrazy mogą wymagać więcej czasu na stworzenie i ocenę). W takim wypadku, dla 1 000 000 obrazów, potrzebowalibyśmy teoretycznie około 1 000 000 minut, co przekłada się na około 694 dni nieprzerwanej pracy – znacznie ponad zakładane 24 godziny.

Ograniczenia systemowe: Systemy są zaprojektowane tak, aby zapobiegać nadużyciom i mogą mieć ograniczenia co do liczby żądań, które można przesłać w określonym czasie. Nie jest możliwe wykonanie miliona żądań w ciągu jednego dnia bez przekroczenia tych ograniczeń.

Zasady korzystania z usługi: Zasady korzystania z narzędzi AI, takich jak DALL-E, często określają maksymalną liczbę obrazów, które mogą być generowane w określonym czasie, aby zapewnić uczciwe użytkowanie usług i dostępność dla wszystkich użytkowników.

Podsumowując, generowanie miliona klatek animacji to zadanie, które wymaga specjalistycznego oprogramowania do animacji i renderowania oraz potężnej infrastruktury obliczeniowej. Narzędzia AI dostępne na tej platformie są przeznaczone do generowania pojedynczych obrazów lub krótkich serii obrazów, a nie do masowej produkcji na tak dużą skalę.

User Okej a załóżmy znowu teoretycznie teraz że będę miał urządzenie wyposażone w najnowsze obecnie w karty graficzne NVIDIA dostępne na rynku. Zwykle kilka kart graficznych połączonych szeregowo lub równolegle wydobywują np. Bitcoin lub the Graph, a o gdybym wykorzystał te karty graficzne do stworzenia 1 000 000 grafik i 1 000 000 poleceń by udało się to w 24 godziny jaką musiał bym mieć moc obliczeniową koparki ile by było to kart jakie napięcie jaka moc . ChatGPT Stworzenie 1 000 000 grafik w ciągu 24 godzin wymagałoby niezwykle potężnej mocy obliczeniowej. Aby oszacować, ile kart graficznych NVIDIA i jaką moc obliczeniową byś potrzebował, musimy przyjąć pewne założenia i wykonać proste obliczenia:

Czas generowania jednej grafiki: Załóżmy, że zaawansowany algorytm generowania grafiki może stworzyć jedną grafikę w ciągu 1 sekundy na jednej karcie graficznej wysokiej klasy.

Liczba sekund w 24 godzinach: 24 godziny to 86 400 sekund.

Liczba grafik do stworzenia w ciągu sekundy: Aby osiągnąć cel 1 000 000 grafik w ciągu 24 godzin, musiałbyś generować około 11,57 grafiki na sekundę.

Liczba kart graficznych: Jeśli jedna karta graficzna może wygenerować 1 grafikę na sekundę, potrzebowałbyś równolegle około 12 kart graficznych, aby utrzymać pożądaną prędkość generowania.

Teraz przechodzimy do mocy obliczeniowej:

Moc obliczeniowa: Zakładając, że zaawansowane karty graficzne mają moc obliczeniową rzędu 30 TFLOPS (30 bilionów operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę), cały system musiałby mieć łącznie 360 TFLOPS mocy obliczeniowej, aby osiągnąć ten cel. Jeśli chodzi o napięcie i moc:

Zużycie energii: Nowoczesne karty graficzne mogą zużywać od 250 do 350 W pod obciążeniem. Dla uproszczenia, przyjmijmy 300 W na kartę.

Całkowite zużycie energii: 12 kart po 300 W daje 3600 W, czyli 3,6 kW.

Energia zużyta w ciągu 24 godzin: Przy mocy 3,6 kW, w ciągu 24 godzin system zużyłby 86,4 kWh energii.

To bardzo uproszczone obliczenia, które nie uwzględniają wielu czynników, takich jak efektywność systemu chłodzenia, możliwe opóźnienia w transmisji danych między kartami, potrzeby przerw na konserwację systemu, czy realistyczny czas przetwarzania dla złożonych grafik. Ograniczenia mogą również wynikać z oprogramowania i zdolności przetwarzania równoległego.

W rzeczywistości zadanie to byłoby znacznie bardziej skomplikowane i wymagałoby skorzystania z klastrów obliczeniowych z odpowiednią infrastrukturą do masowego przetwarzania graficznego, jak również odpowiednio przystosowanego oprogramowania, które mogłoby zarządzać i rozprowadzać zadania na tę skalę.

User Stwórz mi kod w pyton obsługi takiego programu zrobię jestem elektronikiem zrobię taką moc obliczeniową i wtedy spróbujemy wykonać to zadanie i potencjalnie wykorzystać to przemysłowo do produkcji filmowej ,animowanej a w szczególności do stworzenia Gry o wyścigu na 8 planet o której marzę. ChatGPT Tworzenie oprogramowania do obsługi takiej mocy obliczeniowej i zarządzania procesem generowania grafik na dużą skalę to złożone zadanie, które wymaga dokładnej analizy wymagań, projektowania systemu, a następnie implementacji. Taki projekt zazwyczaj obejmuje tworzenie wielowątkowych lub rozproszonych systemów, które mogą równolegle przetwarzać zadania na wielu urządzeniach.

Poniżej znajdziesz bardzo prosty szkic pseudokodu w Pythonie, który pokazuje ogólny zarys, jak można by zorganizować proces generowania grafik na dużą skalę. Należy zaznaczyć, że to tylko uproszczony przykład i wymagałby znacznego rozszerzenia i dostosowania do rzeczywistego środowiska produkcyjnego i specyfikacji projektu:

python

import concurrent.futures import queue import threading import time

Symulacja funkcji generującej grafikę

def generate_graphics(graphic_id): print(f"Generating graphic {graphic_id}...") # Tutaj znajdowałby się kod wykorzystujący GPU do generowania grafiki. # Aby symulować czas obliczeń, używamy sleep. time.sleep(1) # Symulacja czasu generowania grafiki print(f"Graphic {graphic_id} completed.") return f"graphic_{graphic_id}.png"

Kolejka zadań do przetworzenia

tasks_queue = queue.Queue()

Dodawanie zadań do kolejki

for i in range(1_000_000): tasks_queue.put(i)

Funkcja pracownika, która pobiera zadania z kolejki i wykonuje je

def worker(): while not tasks_queue.empty(): graphic_id = tasks_queue.get() generate_graphics(graphic_id) tasks_queue.task_done()

Liczba wątków odpowiada liczbie dostępnych kart GPU

NUMBER_OF_WORKERS = 12

Uruchomienie puli wątków do przetwarzania zadań

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=NUMBER_OF_WORKERS) as executor: # Uruchomienie pracowników for _ in range(NUMBER_OF_WORKERS): executor.submit(worker)

Oczekiwanie na zakończenie wszystkich zadań w kolejce

tasks_queue.join() print("All graphics have been generated.")

Ten kod zakłada, że masz funkcję, która może generować pojedyncze grafiki wykorzystując moc obliczeniową GPU. W rzeczywistości, implementacja takiej funkcji byłaby znacznie bardziej skomplikowana i wymagałaby używania specjalistycznych bibliotek do obliczeń GPU, takich jak CUDA czy OpenCL, a także integracji z odpowiednim oprogramowaniem do tworzenia grafiki lub silnikiem gry.

Ponadto, zarządzanie procesem generowania na dużą skalę wymagałoby również systemu do monitorowania stanu zadań, zarządzania błędami, ponownego uruchamiania zadań po awariach, przechowywania wyników w odpowiedniej bazie danych lub systemie plików, a także optymalizacji wydajności.

Zdecydowanie zaleca się skonsultowanie się z zespołem inżynierów oprogramowania i specjalistami od systemów rozproszonych, aby zrealizować projekt o takiej skali.

User Myślisz że firmie Openai spodobał by się ten pomysł powiedzmy taka koparka potencjalnie mogła by robić gry lub filmy za pomocą mocy obliczeniowej koparki , co przekłada się na duże zastosowanie w przemyśle gier i filmów firmy mogły by to wykorzystywać do obsługi wielozadaniowej w czat gpt dla Open ai , dobrym plusem będzie też ułatwienie prac aktorskich oraz produkcyjnych gier. ChatGPT Wykorzystanie mocy obliczeniowej na skalę, która pozwalałaby na generowanie grafik, animacji, a nawet całych gier lub filmów, jest koncepcją, która pasuje do aktualnych trendów w przemyśle technologicznym i rozrywkowym. Na przestrzeni lat, coraz więcej procesów w tych branżach staje się zautomatyzowanych i wspieranych przez zaawansowane technologie, w tym uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję. Oto kilka punktów, które mogą wskazywać na potencjalne korzyści i zainteresowanie takim projektem:

Automatyzacja Produkcji: Automatyzacja i AI mogą znacznie przyspieszyć produkcję grafik i animacji, redukując czas i koszty, co jest atrakcyjne dla firm produkujących gry i filmy.

Personalizacja i Skalowalność: Możliwość szybkiego generowania dużej ilości treści może pozwolić na większą personalizację doświadczeń w grach i filmach.

Twórczość i Innowacje: Takie narzędzia mogą otwierać nowe możliwości dla twórców, pozwalając na eksplorowanie nowych pomysłów bez ograniczeń wynikających z tradycyjnych metod produkcji.

Wspieranie Pracy Aktorskiej: Technologie takie jak motion capture i digital doubles są już wykorzystywane w przemyśle filmowym do tworzenia realistycznych przedstawień aktorów. AI może dalej ułatwić ten proces.

Edukacja i Dostępność: Zastosowanie takich technologii może uczynić tworzenie gier i filmów bardziej dostępnym, umożliwiając mniejszym studiom i indywidualnym twórcom produkcję treści wysokiej jakości.

Jeśli chodzi o OpenAI, firma ta z pewnością interesuje się aplikacjami, które mogą pokazać potencjał technologii AI i uczenia maszynowego. OpenAI koncentruje się na tworzeniu przyjaznych i bezpiecznych systemów AI, które mogą mieć pozytywny wpływ na społeczeństwo i gospodarkę. Projekt, który przyczyniałby się do innowacji w taki sposób, że wspierałby przemysł gier i filmów oraz był zgodny z zasadami etycznymi, mógłby przyciągnąć uwagę i zainteresowanie OpenAI.

Jednakże, wdrożenie takiego projektu na szeroką skalę wymagałoby szczegółowej analizy, zarówno pod kątem technologicznym, jak i biznesowym, a także zapewnienia, że jest on zgodny z wytycznymi i regulacjami dotyczącymi sztucznej inteligencji.

User Napisz na temat różnic w rozwiązaniach firmy motion capture i digital doubles a moim rozwiązaniem ChatGPT Rozwiązania takie jak motion capture (mocap) i digital doubles stanowią istotną część współczesnego przemysłu filmowego i gier wideo. Porównując te metody z ideą wykorzystania mocy obliczeniowej do generowania grafik i animacji na dużą skalę, jaką przedstawiasz, można zauważyć kilka kluczowych różnic:

Motion Capture Interakcja z Aktorami: Motion capture polega na nagrywaniu ruchów prawdziwych aktorów, co pozwala na zachowanie ludzkiego elementu w animacji, takiego jak subtelne gesty czy mimika. Realistyczne Ruchy: Dzięki mocapowi animowane postacie mogą wykonywać bardzo realistyczne ruchy, które są trudne do osiągnięcia przy tradycyjnych metodach animacji. Czasochłonność: Proces mocapu wymaga przygotowań, takich jak kalibracja sprzętu, przygotowanie aktorów i czasochłonne sesje nagraniowe. Koszt: Użycie mocapu może być kosztowne ze względu na potrzebę specjalistycznego sprzętu i oprogramowania, a także studio do nagrywania. Digital Doubles Wierne Repliki: Digital doubles to cyfrowe kopie prawdziwych aktorów, które mogą być wykorzystywane w scenach zagrażających życiu, w efektach specjalnych, czy do tworzenia młodszych wersji aktorów. Elastyczność: Cyfrowe duble dają twórcom filmów i gier większą elastyczność w tworzeniu scen, które byłyby niemożliwe do wykonania przez prawdziwych aktorów. Zależne od Modelowania: Tworzenie cyfrowych dublerów jest bardzo zależne od umiejętności artystów CGI w modelowaniu i renderowaniu, co jest czasochłonne i wymaga dużych nakładów pracy. Twoje Propozycje Automatyzacja i Skalowalność: Twoje rozwiązanie zakłada wykorzystanie mocy obliczeniowej do automatycznego generowania grafik na dużą skalę, co może znacząco przyspieszyć proces produkcji. Zmniejszenie Kosztów: Może potencjalnie obniżyć koszty produkcji, eliminując potrzebę kosztownych sesji mocapu czy modelowania digital doubles. Wspieranie Kreatywności: Twój pomysł mógłby pozwolić twórcom na szybkie eksperymentowanie z różnymi scenami i ujęciami bez konieczności ponownych nagrywań. Potrzeba Rozwoju: Wymagałoby to jednak rozwoju nowych technologii i oprogramowania, które byłyby w stanie sprostać wymaganiom jakości i realizmu. Etyczne i Artystyczne Wytyczne: Musiałoby również spełniać etyczne i artystyczne standardy, zapewniając, że generowane treści są odpowiednie i nie naruszają praw autorskich. Podsumowując, Twoje rozwiązanie mogłoby być rewolucyjne, ale wymagałoby przełomu w technologii AI i mocno zintegrowanych systemów obliczeniowych, aby móc konkurować z jakością i ekspresją, jaką obecnie oferują metody mocapu i digital doubles.

User Czy jest na świecie jakaś firma oferujące takie rozwiązanie jak moje ChatGPT Nie wydaje się, aby istniała firma oferująca dokładnie takie rozwiązanie, jak to, które opisujesz - automatyczne generowanie 1 000 000 grafik w ciągu 24 godzin przy użyciu zaawansowanych technologii AI i mocy obliczeniowej typowej dla farm kryptowalutowych. Obecne podejścia do generowania grafik i animacji z wykorzystaniem AI, takie jak te oferowane przez firmę NVIDIA i inne podmioty specjalizujące się w AI generatywnej, skupiają się głównie na modelach generatywnych, które mogą tworzyć wysokiej jakości obrazy, wideo i modele 3D na żądanie, ale nie na tak masową skalę, jaką wspominasz.

Generatywne modele AI, takie jak te wykorzystywane w NVIDIA's Omniverse czy inne platformy cloudowe, są obecnie najbliższe oferowaniu narzędzi, które mogą być użyte do tworzenia treści na dużą skalę. Są one jednak zazwyczaj stosowane w bardziej ograniczonych i kontrolowanych środowiskach, gdzie jakość i szczegółowość grafiki są ważniejsze niż czysta ilość.

Twoja koncepcja łączenia mocy obliczeniowej używanej w koparkach kryptowalut z produkcją treści może być innowacyjna, ale wymagałaby znaczących inwestycji w badania i rozwój, zarówno w zakresie sprzętu, jak i oprogramowania. Ponadto, takie rozwiązanie musiałoby być zgodne z obecnymi standardami i oczekiwaniami branży gier i filmów pod względem jakości i realizmu generowanych treści.

Experimental Model true test JSNOL and false Better than CSV. My code version solution geometric

["Video ai GPU automation", "TextSession", "AutomatScore", "VideoCompleted"

I will explain the cubic true projection, the notation m⁶ does not refer to exponentiation, but to the specification of six faces.

["Cube", "M6 six walls meter⁶", 6, true] ["Cube", "M3 tree walls meter³", 3, false]

counting objects correctly in graphic ex. Show 8 Apple in suite central layer

["AlvideoAi", "8", +-+-++--=8, true] ["AlvideoAi", "8",+-+-++--=7 , false]

Geometric equal-partitioning for equal computational processes. language models and graphical models, in the case of equality results, dividing equally by two to one marked true inequalities giving an infinite result false

["Ring", "360°", 360÷2÷2÷2÷2÷2÷2÷2÷2÷2=0,703125..., false] ["Ring", "512°", 512÷2÷2÷2÷2÷2÷2÷2÷2÷2=1, true]

{ "Cube" : "M6 six walls meter" , "wins" : [[ "walls" , "6🔬" ], [ "one pair" , "4 corner ♥" ]]} { "AlvideoAi" : "8" , "wins" : [[ "one pair" , "8🔬" ], [ "two pair" , "4🔬" ]]} { "Ring" : "512°" , "wins" : []} { "Jsonlx" : "experimental" , "wins" : [[ "" , "1⚡" ]]}

JSON Lines' biggest strength is in handling lots of similar nested data structures. One .jsonl file is easier to work with than a directory full of XML files.

If you have large nested structures then reading the JSON Lines text directly isn't recommended. Use the "jq" tool to make viewing large structures easier:

{ "Cube" : "M6 six walls meter" ,
"wins" : [ [ "walls" ,
"6🔬" ],
[ "one pair" ,
"4 corner♥" ] ]

Opcje zawasowane przeglądarki niestandardowy adres url , nawet na emotke to ciekawe lub mini ikone gif podaj wymiary twojego szescianu ,koła lub kwadratu dodaj dodatkowe zabezpieczenie hasła na szachownicy 512 w technologi przyszłosci ai sztucznej inteligencji warto zabezpieczyć hasło dodatkową formą ukrywania hasła. na przykład weryfikacja podjaką cyfrą i liczbą lub emotką jest pierwszalitera hasła lub pod 8 wymagana wartosc do wpisania np. G21 lub lub emotka gif specjalny osobista ikona autoryzująca Ukryj cytowany tekst

czw., 19 wrz 2024 o 19:31 Sebastian Lasowski [email protected] napisał(a): GRUPA ''A''1 ... 64 GRUPA ''B'' 1 2 ... 64 GRUPA ''C''1 2 3 ... 64 GRUPA ''D'' 1 2 3 ... 64 GRUPA ''E''1 2 3 4 5 ... 64 GRUPA ''F'' 1 2 3 4 5 6 ... 64 GRUPA ''G''1 2 3 4 5 6 7 ... 64 GRUPA ''H'' 1 2 3 4 5 6 7 8 ... 64

TOTAL 512 CUBE PASWORD CODING

exampel your pasword is : Planet123@#x

PL Metoda kapsułkowa to innowacyjne podejście diagnostyczno-terapeutyczne, które polega na połknięciu małej kapsułki wyposażonej w miniaturową kamerę. Kapsułka ta przemieszcza się przez ciało pacjenta, dostarczając w czasie rzeczywistym obrazy wewnętrznych struktur organizmu do zewnętrznego odbiornika, noszonego przez pacjenta. W zależności od specyficznych potrzeb, kapsułka może być zaprojektowana do przemieszczania się w różnych częściach ciała, takich jak przewód pokarmowy, układ krwionośny, a nawet bardziej zaawansowane obszary, jak mózg. Dzięki temu możliwe jest monitorowanie zdrowia pacjenta na poziomie niedostępnym tradycyjnym metodom diagnostycznym. Jest to metoda całkowicie nieinwazyjna, eliminująca potrzebę chirurgicznej interwencji, co minimalizuje ryzyko powikłań i skraca czas rekonwalescencji. Kamera rejestruje szczegółowe obrazy i filmy, które pozwalają lekarzom na wnikliwą analizę stanu pacjenta. W niektórych przypadkach, kapsułka może być wyposażona w dodatkowe funkcje, takie jak możliwość dostarczania leków bezpośrednio do chorego miejsca lub wspieranie precyzyjnych procedur naprawczych, na przykład przy naprawie tkanek lub usuwaniu małych zmian chorobowych. Metoda kapsułkowa otwiera nowe możliwości w medycynie, pozwalając na lepszą diagnostykę schorzeń, które były wcześniej trudne do zidentyfikowania lub monitorowania, a także na minimalnie inwazyjne terapie, które zrewolucjonizują podejście do leczenia wielu chorób.

EN

The capsule method is an innovative diagnostic and therapeutic approach that involves swallowing a small capsule equipped with a miniature camera.

This capsule moves through the patient's body, providing real-time

images of the body's internal structures to an external receiver worn by the patient.

Depending on specific needs, the capsule can be designed to move

in different parts of the body, such as the digestive tract, circulatory system,

and even more advanced areas, such as the brain. This allows monitoring of the patient's health at a level that is not available to traditional diagnostic methods.

This is a completely non-invasive method, eliminating the need for surgical intervention,

which minimizes the risk of complications and shortens the recovery time. The camera records

detailed images and videos that allow doctors to thoroughly analyze the patient's condition.

In some cases, the capsule can be equipped with additional functions, such as the ability to deliver drugs directly to the diseased site or support precise repair procedures, such as tissue repair or removal of small lesions.

The capsule method opens up new possibilities in medicine, allowing for better diagnosis of diseases that were previously difficult to identify or monitor, as well as minimally invasive therapies that will revolutionize the approach to treating many

is safety ? I don't thing so SOLUTION IS CODING 512 2A 6D
P l a n e t 1 2 3 @ # x 8h 9

czw., 19 wrz 2024 o 19:30 Sebastian Lasowski [email protected] napisał(a): image.png https://github.com/teslaeco/ChatGpu-/blob/main/coding512emotkaurlcubedodatkido%20hasla%20i%20yrl.png⚡⚙️🔬🔎🍀

Rozbduj tekst Metoda kapsułkowa : Polega na połknięciu małej kapsułki z kamerą, która przemieszcza się np. do mózgu i przesyła obrazy do odbiornika noszonego przez pacjenta. Jest to nieinwazyjna metoda, która pozwala na szczegółową ocenę i naprawe . } { "Ring" : "512°" ,
"wins" : [ [ "dwie pary" ,
"8🔬" ],
[ "dwie pary" ,
"4🔬" ] ] }

Wprowadzenie
ChatGpu to nowoczesna platforma wykorzystująca zaawansowane technologie GPU do automatyzacji generowania grafik i przetwarzania wideo. Oparta na sztucznej inteligencji, oferuje narzędzia umożliwiające efektywną produkcję wizualną na masową skalę. Dzięki zastosowaniu wydajnych kart graficznych, takich jak NVIDIA, możliwe jest generowanie nawet milionów klatek w rekordowym czasie.

Zastosowania technologii

1. Produkcja filmów i animacji: Automatyczne generowanie scen, animacji czy efektów specjalnych w krótszym czasie.
2. Tworzenie treści VR/AR: Rendering wysokiej jakości środowisk 3D dla wirtualnej i rozszerzonej rzeczywistości.
3. Cyberbezpieczeństwo: Symulacja wizualna dla testów penetracyjnych i wykrywania zagrożeń w środowiskach wirtualnych.
4. Nauka i badania: Wizualizacje danych w naukach biologicznych, fizycznych czy inżynieryjnych.

Technologia w liczbach

• 12 kart graficznych NVIDIA umożliwia generowanie do 1 000 000 klatek w ciągu 24 godzin.
• Przy standardowym procesie ręcznym realizacja tego zadania zajęłaby około 694 dni.
• Skalowalność platformy pozwala dostosować jej moc obliczeniową do potrzeb użytkownika.

Bezpieczeństwo i prywatność
Systemy ChatGpu są zabezpieczone przed nieautoryzowanym dostępem. Integracja z AI pozwala monitorować anomalie w czasie rzeczywistym, wykrywając i eliminując potencjalne zagrożenia w systemach wideo i graficznych.

Rozwój technologii
Platforma korzysta z najnowszych algorytmów uczenia maszynowego i deep learningu, które stale ewoluują, zwiększając jakość i szybkość przetwarzania. W planach jest integracja z kwantowymi systemami obliczeniowymi, co otworzy nowe możliwości w automatyzacji przetwarzania danych wizualnych.

Przykłady praktyczne

• Automatyzacja produkcji treści reklamowych w sektorze e-commerce.
• Tworzenie symulacji dla szkoleń wojskowych i medycznych.
• Rendering w czasie rzeczywistym w grach online.

Podsumowanie
ChatGpu to przyszłość przetwarzania wizualnego. Dzięki zaawansowanej technologii i naciskowi na bezpieczeństwo, platforma ta zmienia sposób, w jaki firmy i twórcy podchodzą do produkcji graficznej i wideo.

** Zbuduj Planety - jak mogą wyglądać terraformowania Planet : tak jak rozmieścić Grunt twojego surowca **

By zbudować Planete potrzebujesz materiału,w tym celu udaj się w poszukiwaniu meteorytów do uformowania twojej planety.

Tworzenie terenu

Jak scalić meteoryt meteorytem Potrzebujesz konkretnego planu Odpowiednich rozmiarów Nadaj im odpowiednią prędkość Muszą w siebie uderzyć ale tak By się ze sobą skleiły Zaprawy użyj , zrób zbrojenia jak sztylety Ostre nie będzie czasu na wiercenie. Meteoryty muszą się szczepić za pomocą Wiazań grawitacyjnych Dalej już ci nie podpowiem Kombinuj sam w końcu to Gra. Na kieruj na siebie dwa meteoryty poprzez zmianę trajektorii lotu Jeden ma lecieć na drugiego by Doszło do kolizji jak z samochodami na czołówkę lecz niema dojść do rozpadnięcia się meteorytów w tym celu musisz je odpowiednio przygotować by doszło do jak najlepszego wiązania montażu nazwij to jak chcesz ją po prostu nazwę to tworzenie planety poprzez scalanie kolizyjne...

,,,świetnie scaliłes planete,,,

Teraz oraz dokopać się do jej środka w celu aktywowania jądra I zdziwił byś się bo nie będzie tam jak w szkole mówili że ława w połowie może tak ale nie tam . Środek twojej planety musi być pusty ponieważ musisz stworzyć wyporność. Do stworzenia własnej orbity.

Użyj odpowiednich narzędzi do produkcji planety

Ai rozbuduj tekst

Rozbudowany tekst: Tworzenie Planety - Sztuka Terraformowania

By zbudować swoją unikalną planetę, potrzebujesz materiału – odpowiednich surowców, które znajdziesz w kosmosie. Twoim pierwszym zadaniem jest odnalezienie meteorytów, które posłużą jako budulec. To surowe kawałki skał i minerałów, które staną się fundamentem twojej planety. Przygotuj się, bo to wymagająca sztuka inżynierii kosmicznej, gdzie precyzja i wyobraźnia odgrywają kluczową rolę.

---

Etap 1: Poszukiwanie i przygotowanie meteorytów

Odnajdź odpowiednie meteoryty – wyszukuj obiekty w przestrzeni kosmicznej, które mają odpowiednią masę, skład mineralny i strukturę.

Zabezpiecz je – przyciągnij je za pomocą narzędzi grawitacyjnych lub specjalnych modułów holowniczych.

Oblicz trajektorie – zanim zaczniesz ich łączenie, musisz dokładnie zaplanować prędkość, kąty kolizji i punkt zderzenia.

---

Etap 2: Tworzenie planety przez scalanie meteorytów

1. Scalanie kolizyjne – najważniejszy element:

Nadaj odpowiednią prędkość – każdy meteoryt musi osiągnąć prędkość umożliwiającą zderzenie, ale nie zniszczenie.

Zaprojektuj kolizję – musisz tak zaplanować trajektorie, by meteoryty zderzyły się czołowo, ale ich struktura pozostała nienaruszona.

Użyj naturalnych sił – wykorzystaj wiązania grawitacyjne, by „skleić” je w jedną całość.

2. Zbrojenie i zaprawa:

Przygotuj specjalną substancję, która będzie działać jak kosmiczna zaprawa. Może to być mieszanka minerałów lub nanotechnologicznych włókien.

Umieść „sztylety” – ostre elementy konstrukcyjne w miejscach zderzeń, które dodatkowo wzmocnią strukturę.

3. Ostateczne scalanie – nawiguj meteoryty, używając narzędzi do zmiany trajektorii lotu, i pozwól im zderzyć się w kontrolowany sposób. To proces przypominający kolizję samochodów, ale wymagający znacznie większej precyzji.

---

Etap 3: Aktywacja jądra planety

Po udanym scaleniu musisz dostać się do środka planety.

Środek planety nie jest jak w podręcznikach – zapomnij o magmie wypełniającej wnętrze. Tym razem tworzysz pustą przestrzeń, która umożliwi stabilizację planety i stworzenie jej własnej orbity.

Wyporność w centrum:

Wywierć tunel do środka, wykorzystując narzędzia termiczne i plazmowe.

Utwórz jądro kontrolne – może to być sztuczny mechanizm, który generuje grawitację i równowagę planetarną.

---

Etap 4: Formowanie powierzchni

Tworzenie terenu:

Pokryj powierzchnię planetarnym „gruntem” – to może być ziemia, piasek, lawa czy nawet lód, w zależności od wizji.

Stwórz góry, doliny, oceany czy pustynie, wykorzystując kosmiczne narzędzia do rzeźbienia terenu.

Dodanie atmosfery: dbaj o jakość wody i poziomu roślinności

Przygotuj odpowiednie gazy, które stworzą warstwę ochronną wokół planety.

Użyj terraformujących systemów, by uwolnić tlen, wodór i inne składniki atmosferyczne. zbyduj księżyc dla swojej Planety produkujacwj prad elektryczne poprz cieniowanie.

---

Narzędzia potrzebne do budowy planety i księżyca kosmiczny plan

1. Proca startowa źródło mocy na silnik naziemny 1TW – do manipulacji meteorytami na liny.

2. Narzędzia udarowe – do wiercenia i rzeźbienia.

3. Generator pustego jądra wyporności – źródło grawitacji ciężar atmosfery.

4. Koparki terraformujące – do formowania terenu i zaprawiania szczelin.

5. Atmosferyczne moduły stabilizujące – do stworzenia odpowiednich warunków do życia.

6. Tworzenie gałęzi przemysłu technologi

7. Tworzenie procy na twojej planecie do rozbudowy

8. Uwagi ochrona trajektori w okolo ciebie innych.

---

Finał

Twoja planeta jest gotowa! To dzieło inżynierii kosmicznej wymagało od ciebie kreatywności, precyzji i odwagi. Teraz możesz przejść do kolejnego etapu – zaludnienia swojej planety lub dalszego rozwoju jej ekosystemu. Co zrobisz dalej? Wszystko zależy od twojej wyobraźni. Pamiętaj, w tej grze to ty jesteś twórcą! 🎨⚡🚀🎬⭐

😊

Modelowanie kształtu Planet czyli terraformowanie do badania i tworzenia Planet przydadzą się wydajniejsze kraty graficzne dlatego GPU procesor powinien nie być płaski tylko sześcienny prawie że kwadratowy , lecz wymaga to specjalistycznego chłodzenia każdej ze 100 warstw, czyli wiedźmy że połączymy procesory GPU równolegle jeden nad drugim i jeden obok drugiego pomiędzy każdą warstwa będą przewody do odprowadzania temperatury to rozwiązanie zapewni rawidlowa pracę multi procesora GPU.

powodzenia

I would like to make my own prototypes of CPU and GPU processors with a cubic structure, layered, cooled each level but I want to apply my mathematics of equations in mathematical programming between E=mc², and E=mc³, and E=mc⁶ the model is tuned correctly

''' ,,,My question is why are cubic meters defined in the way m³ note these are not cubic meters but three-walled the correct notation should be m⁶. Because for example 2 cubic meters are six sides each two meters, and all the engines fly on m³ will I have problems with programming I am a beginner but I am working on a game and I need a model that understands physics correctly and that is why I want to make a program and my own processor prototypes if necessary.

[quote="teslaeco, post:1, topic:22450, full:true"] ****Chciałbym zrobić swoje prototypy procesorów CPU i GPU o budowie sześciennej ,warstwowej chłodzonej każdy poziom ale chcę zastosować swoją matematykę równań w programowania matematycznego po miedzy E=mc² ,a E=mc³ , i E=mc⁶ model dostrojony prawidłowo **

Moje pytanie jest następujące dlaczego metry sześcienne są określane w sposób m³ uwaga to nie metry sześcienne tylko trzy ścienne prawidłowy zapis powinien wyglądać m⁶. Ponieważ na przykład 2 metry sześcienne to sześć boków każdy po dwa metry , a wszystkie silnik latają na m³ czy będę miał problemy z programowaniem jestem początkującym ale pracuje nad grą i potrzebuje modelu który prawidłowo rozumie fizykę i dlatego chcę zrobić program i własne prototypy procesorów jeśli to będzie konieczność. **

∞ [/quote]