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Korben, roi d’internet, logo bébé avec des lunettes en mode thug life

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Tout le monde vous le répète à longueur de journée : « T’es un vrai dessin animé vivant ».

Jouez le jeu jusqu’au bout et transformez-vous en vrai cartoon grâce à ce projet de machine learning baptisé VToonify. Vous pouvez l’installer sur votre propre machine si vous disposez de CUDA et PyTorch ou le lancer via un Google Colab.

Mais le plus simple reste encore d’aller sur Hugging Face et d’expérimenter tout ça directement.

À partir de là, vous choisissez le modèle de données à utiliser. Si vous choisissez un modèle avec « -d » vous pourrez ajuster le degré de cartoonification voulu. Autrement, laissez faire les réglages par défaut (sans -d) pour un résultat un peu meilleur.

Une fois le modèle chargé, vous pourrez alors envoyer soit une photo, soit carrément une vidéo. Celle-ci sera remise à l’échelle, ce qui lui fera perdre un peu de qualité.

Ensuite, vous n’aurez plus qu’à passer à l’étape 3 pour « toonifier » votre image ou votre vidéo et taaadaaa !

Le résultat est bien flippant non ?

Maintenant, comme je vous l’ai appris déjà, rendez vous sur l’outil de restauration de visage ARC de Tencent, et vous aurez un résultat un peu plus propre, mais encore plus creepy.

De longues heures de fun en perspective !!!!


Vous êtes sous Windows et vous rencontrez des difficultés avec votre carte graphique Nvidia ou AMD. Alors vous vous dites que ce serait bien de désinstaller tout ça proprement et de repartir sur une base fraiche ?

Bonne idée, seulement voilà, les programmes de désinstallation officiels des drivers Nvidia et AMD ne désinstallent jamais totalement tout et il reste des tas de merdouilles comme les clés de bases de registre, certains dossiers, fichiers…etc.

Alors, comment faire pour vraiment faire le ménage et vous retrouver sans ces drivers, un peu comme au premier jour après un formatage et une réinstallation de Windows ?

Et bien, il vous suffit de cliquer ici pour télécharger le programme Display Driver Uninstaller (DDU) qui vous aidera à désinstaller totalement et proprement les drivers AMD/NVIDIA sans rien laisser trainer après son passage.

Avant son utilisation, pensez quand même à faire un petit point de restauration, on ne sait jamais, mais également respecter les quelques règles suivantes édictées par le développeur de DDU :

  • Vous DEVEZ déconnecter votre Internet ou bloquer complètement Windows Update lorsque vous exécutez DDU jusqu’à ce que vous ayez réinstallé vos nouveaux pilotes.
  • DDU doit être utilisé lorsque vous avez un problème de désinstallation/installation d’un pilote ou lorsque vous changez de marque de GPU.
  • DDU ne doit pas être utilisé à chaque fois que vous installez un nouveau pilote, sauf si vous savez ce que vous faites.
  • DDU ne fonctionnera pas sur un lecteur réseau. Veuillez l’installer sur un lecteur local (C :, D : ou autre).
  • L’outil peut être utilisé en mode normal, mais pour une stabilité absolue lors de l’utilisation de DDU, le mode sécurisé est toujours le meilleur.
  • Si vous utilisez DDU en mode normal, nettoyez, redémarrez, nettoyez à nouveau, redémarrez.
  • Faites une sauvegarde ou une restauration du système (mais cela devrait normalement être assez sûr).
  • Il est préférable d’exclure complètement le dossier DDU de tout logiciel de sécurité pour éviter les problèmes.

Bon nettoyage à tous !


Vous avez installé un bon petit réseau local chez vous et vous voulez tester ses performances ? Et bien c’est possible grâce à l’outil gratuit Throughtput de Tamosoft.

L’outil se compose d’une partie serveur à mettre sur une de vos machines Windows ou macOS et d’une partie cliente à mettre sur une autre machine du réseau (ou une application Android / iOS).

Vous lancez les deux applications, le client se connecte au serveur et commence à balancer des paquets TCP / UDP et à vous faire un joli graphique vous présentant la vitesse de votre upload / download, vos paquets perdus, et le ping, tout ça en local.

L’objectif est de pouvoir évaluer les performances et la qualité de service (QoS) de votre réseau.

A télécharger ici.

Et dans le même style, il y a également Lan Speed Test sous Windows et macOS également.


Fin novembre, je vous parlais du concept d’outpainting ici et aujourd’hui, je vous propose d’expérimenter l’inpainting. L’idée est la même, c’est à dire modifier une image avec une IA, mais cette fois pour corriger des « défauts » présents sur l’image.

C’est-à-dire supprimer des éléments de l’image et laisser l’IA (qui peut être Stable Diffusion) reconstituer la photo correctement. Pour cela, un script nommé Lama Cleaner permet de faire ça très facilement.

Pour l’installer, ouvrez un terminal et entrez la commande pip ou pipx suivante :

pip install lama-cleaner

Une fois que c’est installé, lancez lama cleaner comme ceci :

lama-cleaner --model=lama --device=cpu --port=8080

Si vous avez un GPU avec Cuda, vous pouvez également remplacer –device=cpu par –device=cuda.

Et pour utiliser le modèle de Stable Diffusion, il vous faudra accepter les conditions d’huggingface ici et générer une clé API à utiliser comme ceci :

lama-cleaner --model=sd1.5 --device=cpu --hf_access_token=hf_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

Une url vous sera alors communiquée. Ouvrez là dans votre navigateur :

http://127.0.0.1:8080/

Ensuite, uploadez votre photo et utilisez le pinceau pour supprimer ce qui vous chante. Dans les paramètres vous pouvez changer de modèle mais également activer l’option ‘Manuel Inpainting Mode’ pour avoir une icone de gomme permettant de lancer le traitement.

Par exemple, j’ai fait une jolie photo de mon salon, mais y’a mon chat qui est venu tout gâcher avec ses petites fesses.

Alors hop, nettoyage du chat et voilà !

Et si vous utilisez le modèle de Stable Diffusion, vous pouvez remplacer ce que vous coloriez par un autre truc. Par exemple, moi j’ai toujours rêvé d’avoir un chien moche avec des gambettes d’hôtesse de l’air.

Pour en savoir plus, c’est par ici !


Si vous faites un peu d’OSINT et que vous cherchez un bon outil pour analyser des comptes Github, ne cherchez plus, vous venez de trouver !

Cet outil codé en python s’appelle GitFive et il retourne un tas d’infos intéressantes.

  • L’historique des noms et logins du compte ainsi que leurs différentes variations
  • L’adresse e-mail du compte GitHub
  • La possibilité de trouver les comptes Github associés à une boite mail.
  • Le clonage et l’analyse des dépôts ciblés
  • La découverte des identités locale ([email protected])
  • La recherche des comptes secondaires
  • La possibilité de générer toutes les combinaisons d’adresses emails possibles pour les recherches
  • Le transfert de clés SSH publiques
  • Et l’exportation de tout ça au format JSON

Pour l’installer, rien de plus simple. Il vous faudra pipx à installer avec la commande suivante :

pip3 install pipx
pipx ensurepath
pipx install gitfive

Ensuite pour utiliser gitfive, vous devrez d’abord vous identifier sur Github. Donc entrez la commande :

gitfive login

L’outil vous demanderas alors votre login et mot de passe Github + une clé API (Token Classic) que vous pouvez générer ici en lui donnant les droits repo et delete_repo :

Tapez ensuite ceci dans votre terminal si vous voulez récupérer les infos à partir d’un nom d’utilisateur :

gitfive user NOMUTILISATEUR

Vous pouvez évidemment utiliser une adresse email (email [email protected]) ou plusieurs (emails) si vous le souhaitez.

Et vous obtiendrez ce qui se fait de mieux en matière de récupération de données. C’est royal !

Bravo à Mxrch pour le boulot !


Mes gazouillis

La pub personnalisée sur Facebook, Instagram et WhatsApp vient d'être déclarée illégale par le Conseil européen de… https://t.co/OGL0lYyNcN
Et bah ce gars, quelle déception. https://t.co/ttgBuAiL5i #kbn