Этот сайт использует файлы cookies. Продолжая просмотр страниц сайта, вы соглашаетесь с использованием файлов cookies. Если вам нужна дополнительная информация, пожалуйста, посетите страницу Политика файлов Cookie

Прямой эфир

Русский

English

Войти / Регистрация

Cryptocurrencies: 10202 / Markets: 91124

Market Cap: $ 3 214 221 113 763 / 24h Vol: $ 239 685 917 744 / BTC Dominance: 57.31712895611%

Н Новости

Как Яндекс создавал новую end2end-модель генерации коротких видео

Приложение Шедеврум начало использовать бета‑версию end2end‑модели YandexART (Vi). Она позволяет создавать пятисекундные видео по текстовому запросу и учитывает взаимосвязь между кадрами, делая видео более связными и плавными, чем при использовании предыдущей модели. Предыдущее решение было основано на использовании эвристик для добавления движения камеры, где видео создавалось кадр за кадром с применением модели генерации изображений, что приводило к значительным изменениям в содержании каждого кадра.

Чтобы было понятнее, можно сравнить примеры генераций двух моделей:

В этой статье поделимся нашим опытом разработки первых версий end2end‑модели YandexART (Vi):

расскажем, почему изначально выбрали работу в пиксельном пространстве;
опишем методы инженерных оптимизаций, которые помогли в обучении моделей;
обсудим проблемы, с которыми столкнулись в процессе разработки, и как их решали.

И в завершение расскажем, почему в итоге решили отказаться от пиксельного пространства в пользу латентного и поделимся нашими планами на будущее. Но, прежде чем мы перейдём к подробностям, давайте разберёмся, как работает диффузионная модель и что представляет собой задача text2video.

Зачем нужна диффузионная модель и как она работает

Представим, что есть сложное распределение $\pi_1$ , которое невозможно смоделировать напрямую, однако хочется получить из него новые объекты. На помощь приходят диффузионные модели.

Диффузионная модель генерирует новые объекты путём преобразования одного распределения в другое. Формально результат применения диффузионной модели можно представить в виде функции $D: \mathbb{R}^d \rightarrow \mathbb{R}^d$ . Пусть $Z_0 \sim \pi_0$ , где $\pi_0$ — некоторое распределение, которое мы умеем моделировать. Тогда $Z_1 := D(Z_0) \sim \pi_1$ .

Ключевую роль в этом процессе играет выбор начального распределения $\pi_0$ :

если оно сильно отличается от желаемого распределения, то получить нужный объект будет сложно;
если оно слабо отличается, то могут быть проблемы с его моделированием.

Решение заключается в движении к нужному распределению не за один шаг, а за несколько — постепенно приближаться к желаемому результату, то есть выполнять итеративное преобразование.

Желаемое распределение для генерации изображений — все натуральные изображения. Мы начинаем с чистого шума, на каждой итерации показываем модели текущий зашумлённый объект, и модель подсказывает, как его изменить, чтобы приблизиться к желаемому распределению. Этот процесс можно представить как движение вдоль какой‑то траектории, которая соединяет два распределения. Его также называют обратным диффузионным процессом.

Формулировка задачи text2video

Задача генерации видео (или text2video) заключается в следующем: по текстовому запросу пользователя нужно сгенерировать серию кадров. Эта задача является логическим продолжением задачи text2image, когда по текстовому запросу создаётся изображение. Результат работы text2video‑модели — кадры, связанные между собой: движения последовательны, без рывков, объекты и фон резко не меняются.

Завсегдатай Шедеврума может возразить, что в приложении давно доступна опция генерации видео. Почему тогда мы говорим про запуск какой‑то новой модели? Разве это не улучшение действующего подхода?

Это действительно так, в приложении Шедеврум можно создавать видео с помощью технологии Deforum, однако новая модель работает иначе и даёт лучший результат. Чтобы понять разницу, давайте вспомним, как устроен Deforum.

Как работает Deforum

Deforum относится к категории image‑based‑подходов генерации видео. Эти подходы используют обученную диффузионную text2image‑модель, которая создаёт один кадр за раз, используя входной текстовый запрос. Генерация видео происходит следующим образом:

Создаётся первый кадр будущего видео. Этот процесс аналогичен генерации изображения с помощью диффузионной модели.
Для полученного кадра предсказывается карта глубины. Для этого применяется отдельная модель, которая предсказывает глубину для входного монокулярного изображения. О методах решения этой задачи можно почитать в релевантных статьях.
С картой глубины каждый пиксель изображения может быть представлен в 3D‑пространстве камеры (у пикселей появляются три пространственные координаты), где затем происходит преобразование положения камеры. Это может быть смещение (добавление вектора смещения), поворот (умножение на матрицу поворота) или всё вместе. Есть доступное объяснение процесса формирования изображения.
После преобразования точки изображения из 3D‑пространства проецируются обратно на 2D‑плоскость изображения, но уже для нового положения камеры. Точки в 3D‑пространстве, полученные на предыдущем шаге, не являются идеальной моделью мира, поэтому при такой проекции на результирующем изображении могут возникнуть артефакты или какие‑то пробелы.
text2image‑модель принимает на вход зашумлённое изображение из прошлого шага — начинает расшумление не с самого начала траектории. Создавая следующий кадр последовательности, модель дорисовывает и исправляет проблемные места, появившиеся из‑за преобразования.
Процесс повторяется начиная с шага 2 до тех пор, пока не будет получено нужное количество кадров.

Существенный недостаток этого подхода в том, что модель не учитывает концепцию времени и связь между кадрами, поэтому результаты генерации (кадры) зачастую оказываются недостаточно согласованными и сгенерировать действие на видео становится почти невозможно.

Этот недостаток, а также интерес пользователей Шедеврума к генерации видео стали для нас одними из стимулов к разработке более совершенной видеомодели.

Отличия модели end2end-text2video

Задача end‑to‑end‑модели — создать последовательность кадров, которые вместе выглядят как полноценное видео. На вход модель получает текст, в котором могут быть указаны субъект, объект и дано описание действия. В отличие от подхода Deforum end‑to‑end‑модель явно учитывает связь между кадрами, поэтому можно ожидать, что результат будет более согласованным.

Большинство существующих end‑to‑end‑подходов включают в себя не одну модель, а несколько, то есть видео будто создаётся и дополняется поэтапно. Типичный пайплайн (процесс) создания видео изображён ниже:

Наше текущее решение включает в себя описанные этапы, но с некоторыми изменениями, которые зависят от пространства, где происходит генерация. Давайте рассмотрим эти этапы подробнее.

Генерация базовых кадров

Генерация базовых кадров — самый сложный этап, так как диффузионная модель не получает никакой дополнительной информации, кроме текстового запроса, на основе которого ей необходимо сгенерировать базовые кадры будущего видео. В результате получается видео с низкой частотой кадров и низким разрешением.

Этот этап напоминает работу модели генерации изображений, но вместо одного изображения создаётся последовательность связанных кадров. Модель принимает зашумлённые кадры, и на каждом шаге мы будто спрашиваем её: как изменить эти кадры, чтобы полученная последовательность соответствовала распределению реальных видео? Схематично этот процесс приведён на изображении ниже, где входной текстовый запрос опущен для простоты визуализации.

Также на этом этапе в качестве дополнительного условия можно передать некоторые референсные кадры, а не генерировать их с нуля. Тогда задача превращается в задачу «продолжения последовательности». Наша модель получает на вход текстовый запрос и первый кадр. Мы называем такую модель экстраполяционной.

То, как референсные кадры подаются в модель, повторяет подход, описанный в статье Align your latents… Вход модели содержит зашумлённые фреймы и переданные как условие референсные кадры. Если для какого‑то фрейма не передан референс, то вместо него передаются нули. Также передаётся маска, которая подсказывает модели, где есть условие.

Принцип работы модели экстраполяции можно сравнить с работой авторегрессионных языковых моделей, однако, вместо того чтобы последовательно предсказывать каждый следующий кадр, мы генерируем сразу группу кадров. Это обусловлено тем, что в контексте диффузионных моделей авторегрессионное предсказание каждого отдельного кадра является вычислительно сложной задачей из-за итеративного расшумления.

Интерполяция кадров

Видео с низкой частотой кадров может выглядеть дёрганым и вряд ли кого-то удовлетворит, поэтому на следующем шаге увеличивается частота кадров. Этот этап называется интерполяцией.

Для интерполяции используется модель диффузии, принцип работы которой схож с экстраполяционной моделью генерации базовых кадров. Модель принимает несколько базовых кадров с предыдущего этапа в качестве условия и создаёт новые кадры между уже существующими. Примерная иллюстрация того, что приходит на вход, приведена ниже. Добавление новых кадров позволяет сделать видео более плавным и приятным для просмотра.

Повышение разрешения

На последнем этапе генерации видео применяются модели, повышающие его разрешение. Это могут быть диффузионные модели, GAN или декодер вариационного автоэнкодера (VAE). Выбор конкретной модели зависит от пространства, в котором происходит генерация, а также от требований к качеству и скорости.

Пространство, в котором происходит генерация

Генерация видео может происходить в пиксельном или в латентном пространстве.

В пиксельном пространстве генерация происходит напрямую, модели работают непосредственно с кадрами будущего видео. Процесс создания видео сложен, включает множество этапов повышения разрешения как по временной, так и по пространственным осям. Для каждого этапа требуется отдельная модель, которую нужно обучить. Для обучения моделей используются ground‑truth‑данные, но во время инференса каждая последующая модель получает на вход предсказания предыдущей модели. Распределение этих предсказаний может отличаться от ground‑truth‑распределения, что приведёт к накоплению различий в распределениях на этапе инференса по мере генерации. И чем больше этапов, тем больше будет ошибка.

Методы генерации видео в пиксельном пространстве объединяет общее свойство: создание видео с высоким разрешением и большой продолжительностью требует значительных вычислительных ресурсов.

Генерация видео в латентном пространстве позволяет решить проблемы, возникающие в пиксельном пространстве. Латентное пространство — это выученное абстрактное пространство признаков, где любое видео можно представить в меньшей размерности. Генерация в пространстве меньшего размера позволяет сократить количество этапов, упрощая процесс. Однако, несмотря на сложность инференса в пиксельном пространстве, есть мнение (например, Show-1), что модели в пиксельном пространстве способны генерировать больше движения.

Как обучать text2video-модель и какие данные использовать

Рассмотрим, как можно обучать диффузионную text2video‑модель. Хотя обсуждать мы будем модель генерации базовых фреймов, рассмотренные принципы применимы и к другим моделям описанного выше пайплайна.

Диффузионную модель для генерации видео можно обучать с нуля (from scratch), однако для этого требуется множество разнообразных данных, поскольку модель должна научиться понимать как пространственные, так и временные аспекты окружающего мира.

Яндекс — крупная компания, но даже нам сложно сразу собрать большой набор данных для обучения. Сложность заключается не столько в объёме, сколько в качестве и разнообразии данных. Не каждое видео подходит для обучения — надо уметь отсеивать неподходящие.

Также стоит убедиться, что в собранном датасете охвачены разнообразные концепции. Концепция — это знание о реальном мире, которое модель может запомнить. Например, это может быть определённый стиль, известный человек или объект. В отличие от text2image для качественной генерации видео важно, чтобы модель также могла изучить из набора данных концепции, связанные с изменениями во времени и действиями.

Почему разнообразие концепций так важно? Например, наш набор данных может содержать только видео с людьми, но все люди на этих видео просто сидят. В этом случае модель не сможет создать видео с человеком, который делает какое‑то другое действие.

Кроме того, среднестатистическое видео из интернета обычно не содержит текстового описания, поэтому описание необходимо создавать самостоятельно. Сейчас мы не можем похвастаться большим размером обучающего датасета, но мы постоянно работаем над его расширением, разнообразием и качеством текстовых описаний.

Из‑за ограниченного объёма данных мы выбрали альтернативный способ получения text2video‑модели — дообучение text2image‑модели. У нас была проверенная, основанная на Imagen архитектура для генерации изображений в пиксельном пространстве. По этой причине, несмотря на упомянутые сложности, мы начали работу над моделью, которая генерирует видео именно в пиксельном пространстве.

Мы планировали добавить temporal‑блоки (motion‑блоки) к картиночному претрейну YandexART text2image‑модели. Похожие подходы описаны во многих работах и показали свою эффективность. Для обучения motion‑блоков требуется меньше данных и предполагается, что text2image‑модель, на основе которой строится text2video‑модель, уже знакома с частью концептов. Задача motion‑блоков — научиться выстраивать кадры в связное видео. Однако насколько такой подход оптимален — вопрос открытый, ведь неясно, насколько схоже понимание концептов, связанных со временем, у видео‑ и картиночной моделей.

В отличие от text2image модели, работающей с изображениями, обучение text2video‑модели происходит на последовательностях кадров. Кроме того, добавленные motion‑блоки увеличивают размер модели, что повышает требования к вычислительным ресурсам. Поэтому, помимо экспериментов с моделью, нам необходимо было использовать различные инженерные оптимизации, направленные на эффективное использование вычислительных ресурсов.

Мы применяли следующие инженерные оптимизации:

обучение в формате f16 (mixed precision) с использованием torch.FSDP (Fully Sharded Data Parallel). FSDP позволяет распределить веса модели, градиенты и состояния оптимизатора между графическими процессорами (GPU), снижая таким образом нагрузку на память за счёт появления дополнительных синхронизаций;
замораживание пространственных параметров и обучение только добавленных motion‑блоков, что позволяет не хранить состояния оптимизатора для замороженной части параметров;
поэтапное обучение, позволяющее ещё больше сократить затраты вычислительных ресурсов: разрешение и количество фреймов повышается постепенно, по мере обучения модели. Для проверки гипотез необязательно проходить все этапы, а это ускоряет их валидацию.

Получение картиночного претрейна

Стоит отметить значительное сходство Deforum и нашей end‑to‑end‑модели. Несмотря на то что модель для работы с изображениями применяется по‑разному, в обоих случаях качественная text2image‑модель является основой, которая закладывается в базу подхода. Поскольку без надёжного фундамента невозможно создать что‑то масштабное, нашим первоначальным действием стала оптимизация процесса обучения модели для работы с изображениями.

Хотя работа над моделью для генерации изображений была запущена задолго до text2video, все эксперименты с картиночной моделью проводились без FSDP. Именно поэтому наше приключение началось с решения внедрить torch.FSDP при обучении text2image‑модели.

Сразу после добавления поддержки torch.FSDP мы обратили внимание на резкие увеличения значений функции потерь («спайков») на кривой функции потерь. Кроме того, процесс обучения начал расходиться.

Нестабильность возникала чаще при увеличении размера модели и batch size, что затрудняло поиск причины и устранение проблемы, так как для воспроизведения ошибки зачастую требовалось выделить много вычислительных ресурсов.

На стабильность обучения влияли три параметра:

Размер батча. Меньше батч — стабильнее модель, однако это замедляет процесс обучения, поэтому мы не хотели уменьшать батч.
Размер модели. Также мы не хотели уменьшать размер модели, он напрямую влияет на обобщающие способности.
Размер learning rate (lr). Большой lr также обычно приводит к нестабильности.

Что общего у этих трёх параметров и как они связаны? Посмотрим на формулировку алгоритма оптимизации. Мы используем Adam‑оптимизатор, с помощью которого обновление весов $\pmb w_i$ на шаге можно записать следующим образом:

$\pmb w_i = \pmb w_{i-1} - \frac{\alpha * \pmb m_i}{\sqrt{\pmb v_i} + \epsilon}, \tag{1}$

где

$\pmb m_i = \beta_1 * \pmb m_{i-1} + (1 - \beta_1) * \nabla_{\pmb w} L$ — экспоненциальное скользящее среднее градиента;
$\pmb v_{i} = \beta_2 * \pmb v_{i-1} + (1 - \beta_2) * (\nabla_{\pmb w} L)^2$ — экспоненциальное скользящее среднее квадрата градиента;
$\alpha$ — learning rate.

Коэффициенты $\beta_1$ и $\beta_2$ определяют, насколько учитываются градиенты с предыдущих шагов. Чем больше эти коэффициенты, тем больший вклад вносят градиенты истории. В реализации Adam в Pytorch по умолчанию установлены следующие значения: $\beta_1 = 0.9$ и $\beta_2=0.999$ . Это означает, что в выражении (1) в краткосрочной перспективе большие градиенты сильнее влияют на числитель, чем на знаменатель.

Как выражение (1) поможет понять связь? Все перечисленные факторы, влияющие на стабильность обучения, могут привести к значительному обновлению весов, что может быть причиной возникновения «спайков» на графике функции потерь:

Batch size. С batch size всё достаточно просто. Большой batch size уменьшает дисперсию, что может привести к небольшим значениям $\pmb v_{i}$ . Как результат, в какой‑то момент мы сможем сделать больший апдейт весов, чем рассчитывали.

Размер модели. В нашем понимании, нестабильности при увеличении модели могут быть косвенно связаны с Lottery Ticket Hypothesis. Если говорить простыми словами, то, согласно этой теории, только часть весов действительно полезна после случайной инициализации модели в начале обучения. Интуитивно кажется, что при увеличении размера модели вероятность встретить «ненужные» веса должна расти. Но что это значит с точки зрения выражения (1)? Для таких весов градиенты долгое время могут быть небольшими и апдейт будет вида $\text{small} / \text{small}$ . Если придёт какой‑то обучающий пример, из‑за которого появятся большие значения градиентов для неиспользуемых весов, то апдейт в выражении (1) превратится в $\text{big}/(\text{small} < 1) \rightarrow \text{large}$ . Это приведёт к большому изменению весов и может быть причиной появления нестабильностей при обучении. Подробнее об этом читайте в материале A theory on Adam instability in Large Scale Machine learning.

Learning rate. Большой lr непосредственно влияет на величину апдейта весов.

Во всех примерах выше проблема возникает из‑за устаревшего (outdated) второго несмещённого момента в выражении (1). Можно сказать, что в формуле (1) нет задержки добавления больших значений градиента, если большие значения появились относительно внезапно. Чтобы снизить устаревание знаменателя в выражении (1), можно уменьшить $\beta_2$ и тем самым снизить вероятность «спайков» лосса. Уменьшение $\beta_2$ уменьшает влияние истории и делает величину апдейта более адаптивной к резким изменениям градиентов. Подробнее про outdated second moment можно почитать в статье про Adafactor.

В экспериментах мы уменьшили $\beta_2$ до 0,98, обучение text2image‑модели стабилизировалось, и «спайки» ушли. По результатам сравнения с референсным обучением уменьшение $\beta_2$ не привело к замедлению обучения и не повлияло на финальное качество модели.

Вместо тюнинга гиперпараметров можно перейти на другой алгоритм оптимизации, например Lion, который должен решить вышеописанную проблему, но обученные с ним модели показали более низкое визуальное качество генераций, поэтому мы продолжили использовать Adam.

Что нам дал переход на torch.FSDP? Ниже приведены цифры сравнения обучения модели в разных режимах и на разном количестве нод (1 нода содержит 8 карт). Все замеры c torch.FSDP проводились с использованием стратегии full sharding (распределение между всеми GPU):

C hybrid sharding (распределение между GPU одной ноды) на 16 нодах наблюдается 3%-ное замедление по сравнению с DDP-бейзлайном из-за исключения междунодовой синхронизации для сбора весов перед forward-/backward-операциями. Это значит, что примерно за то же время с torch.FSDP мы можем проводить два параллельных эксперимента вместо одного на том же количестве карт.

Расхождение видеомодели

После перехода на torch.FSDP мы получили картиночный претрейн. Следующим шагом было дообучение text2video‑модели, которая получается путём добавления motion‑блоков. Для первых экспериментов в text2image Unet, основанный на Imagen, после каждого spatial‑attention‑блока был добавлен time‑attention‑блок с absolute positional embedding, который задавал позицию кадра в видео:

Мы заметили, что обучение text2video‑модели после добавления motion‑блоков относительно быстро расходится. Можно ли эти нестабильности также починить подбором параметров алгоритма оптимизации? Нет, в этот раз причина была явно не в алгоритме оптимизации, пришлось копать глубже.

Сначала проверили величину весов: значения были нормальными, и средний график тензора весов выглядел как на графике ниже:

Учитывая величины весов, применение weight decay в нашей конфигурации предсказуемо привело к снижению качества генераций. Например, функция потерь эксперимента с использованием weight decay 1e-6 достигает плато раньше (оранжевая кривая), чем без weight decay (синяя кривая), при этом полученные генерации содержали больше артефактов.

Если веса не растут, то можно предположить, что проблема связана с обучением со смешанной точностью (mixed precision).

Мы решили начать проверку этой гипотезы с attention‑слоёв, нестабильности в которых обычно возникают из‑за высоких значений attention‑весов: $\pmb A = \pmb Q \pmb K^T$ . Источником такого роста может служить entropy collapse. Entropy collapse в attention‑весах происходит из‑за того, что в стандартной формулировке attention‑слоя нет механизма пропуска слоя, поэтому модель должна всегда что‑то взять из входных токенов (входа слоя) и добавить в основной поток модели. Чтобы выучить пропуск слоя, модель может сконцентрировать всё своё внимание на каком‑то бесполезном токене (например, токен фона или токен пунктуации), что позволит не добавлять никакой новой информации. Если посчитать энтропию весов внимания для такой ситуации, то её значение будет близким к нулю.

Анализ показал, что величины весов в $\pmb A$ действительно были большими, но связано это не с entropy collapse, а с тем, что на вход attention‑слоя уже поступали большие значения, поэтому cosine attention или какие‑то другие модификации attention не помогали побороть нестабильности обучения, а лишь откладывали расхождение обучения.

Если на вход attention‑слоя уже приходят большие активации, то рост происходит где‑то раньше, поэтому мы провели анализ активаций нескольких чекпоинтов, которые мы получили непосредственно перед расхождением обучения.

Мы выяснили, что активации принимают большие значения в text2image‑претрейне и наши motion‑блоки тут ни при чём. Переполнение происходило в основном в Unet‑декодере для $t \rightarrow 1$ в самом начале расшумления, когда на вход сети приходит что‑то близкое к шуму.

Ниже приведены некоторые визуализации изображений, поданных на вход модели, и максимальные/минимальные значения на выходе для одного из блоков нашего Unet. Графики частот показывают, что большие значения появляются для тех входов, у которых нет ярко выраженных низких частот. Фильтрованное изображение получено после фильтрации фильтром Гаусса в частотной области.

В визуализации активаций «проблемных» и «хороших» картинок для блока в середине декодера Unet явно видна вырожденность активаций для $t \rightarrow 1$ . Визуализации активаций для «плохих» входов содержат блобы или вообще выглядят как квадраты:

А активации для входов, в которых не наблюдаются большие активации, содержат черты объекта:

Рост абсолютных величин активаций в зависимости от более заметен на следующей анимации:

При взгляде на визуализации сразу вспоминается статья о StyleGan2 и выводы, сделанные в ней: модель создаёт блобы в активациях, чтобы провести статистики сигнала через слои нормализации, и это зачем‑то нужно модели.

Почему такое вообще может происходить в рамках обучения диффузионной text2image‑модели?

Задача генерации с помощью диффузионной модели сама по себе сложная: с помощью обученной диффузионной модели мы должны уметь оценить какое‑то среднее изображение для разнообразных входных шумов и текстовых условий. Во время обучения модели обучающий сигнал рандомизирован по всем этим аспектам.

В нашей Unet‑архитектуре используются pre‑norm‑блоки без нормировки residual‑ и skip‑соединений, поэтому и при прохождении сигнала через модель активации могут постепенно увеличиваться без каких‑либо препятствий. Это связано с особенностями архитектуры, в которой есть много мест, где активации с одинаковым знаком складываются без последующей нормировки.

Вероятно, именно эта особенность позволяет модели легче различать этапы расшумления за счёт увеличения активаций. Это предположение подтверждается наблюдаемыми различиями в величине активаций в разных точках траектории генерации.

Во время обучения с torch.FSDP c mixed precision активации постепенно вырастают до больших значений. В какой‑то момент значения становятся такими большими, что происходит переполнение и обучение расходится.

Мы установили причину расхождения, но, прежде чем переходить к решению, надо определиться с автоматическим показателем стабильности и роста активаций, чтобы не делать анализ каждый раз вручную.

Для автоматизации в логику обучения добавили логику сбора статитик активаций до и после каждого слоя сети. В качестве статистик были выбраны минимальное и максимальное значения, а также L_2 — норма активаций. На изображении показаны максимальные значения статистик для двух экспериментов, которые видны в tensorboard:

Чтобы не замедлять процесс обучения, сбор статистических данных происходит не постоянно, а через каждые шагов. Такой подход позволяет анализировать динамику изменений активаций в процессе обучения и сравнивать результаты разных экспериментов.

Примерно в то время, когда мы обнаружили проблему роста активаций и начали с ней бороться, вышла статья EDM2, в которой освещается та же проблема.

Как бороться с ростом активаций при обучении text2video-модели

Теперь, когда мы разобрались с причиной нестабильностей text2image, можно вернуться к обучению text2video. Получается, проблемы возникают из‑за того, что мы пытаемся обучить text2video‑модель поверх text2image, которая уже имеет проблемы с большими активациями.

Чтобы решить проблему, логично сделать шаг назад и изменить архитектуру модели для генерации изображений. Это одно из направлений нашей текущей работы. И хотелось бы иметь возможность использовать уже существующий text2image‑претрейн, поскольку ресурсы на его обучение уже затрачены.

Как сгладить эффект больших активаций? Мы пробовали делать torch.clamp активаций после каждого блока, обучение стабилизировалось, но сходилось к дефектным генерациям. Также мы пробовали масштабировать residual и skip connections, однако модель научилась компенсировать умножение на коэффициент в случае как с константными, так и с выученными коэффициентами, что не дало желаемого результата.

Если активации растут, можем ли мы наложить какое‑то ограничение на их рост и добавить это ограничение в функцию потерь? Да, можно добавить штраф нормы активаций на выходе каждого слоя:

$\min_{\pmb{W}} \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} ||\pmb{A}_i \pmb{w}_i||_2^2 \tag{2}$

где $\pmb{A}_i$ — тензор входных активаций на слое с весами $\pmb{w}_i$ , a $\pmb{W}$ — все веса модели.

Выражение (2) может быть добавлено к функции потерь с небольшим коэффициентом — аналогично тому, как это сделано с weight decay.

Мы уже говорили, что в наших экспериментах weight decay ухудшает результаты. Нет ли такого эффекта и при использовании выражения (2) и чем оно вообще отличается от weight decay? Отличие заключается в том, что предложенная регуляризация на норму активаций накладывается на результат применения весов, а не на сами веса. С weigth decay мы можем получить небольшие значения весов, но результат их применения всё равно может быть большим из‑за наложения значений с одинаковым знаком.

Предложенный метод помог стабилизировать обучение, но имеет один существенный недостаток. Сбор норм активаций на каждом шаге замедляет обучение примерно на 25%. Значения количества обрабатываемых во время обучения изображений в секунду можно увидеть в таблице ниже, где Baseline — эксперимент без какой‑либо регуляризации, а столбец All steps содержит цифры для эксперимента, где регуляризация применялась на каждом шаге.

Чтобы предотвратить замедление, можно использовать регуляризацию не на каждом шаге обучения, а раз в несколько шагов. Если добавлять нормы активаций к функции потерь раз в 8 шагов, то получится ограничить рост без значительного замедления — всего лишь 5% по сравнению с Baseline.

Архитектура motion-блока

Предложенная регуляризация оказалась эффективной и позволила нам обучить нашу первую text2video‑модель, а также дала возможность экспериментировать с архитектурой.

Нашим первым решением было заменить absolut positional embedding на Rotary positional embedding (RoPE). Вдохновившись идеями NTK RoPE и YaRN, мы хотели научиться расширять временное контекстное окно модели без дополнительного обучения, что позволило бы генерировать последовательности различной длины. Однако мы обнаружили, что модель всё равно переобучается на размер контекстного окна, используемого во время обучения. Это неудовлетворительный результат, который мы пока исследуем.

Следующим улучшением motion‑блока было применение time attention не к отдельным токенам, а к блокам токенов.

Мы также внедрили обучаемые временные свёртки после каждого замороженного пространственного блока. Добавление комбинации свёрточных слоёв conv2d и временных свёрток conv1d после замороженного блока приводит к лучшим результатам по сравнению с другими вариациями этого блока.

Вышеупомянутые изменения архитектуры позволили повысить временную согласованность и снизить количество дефектов. Схематично финальная версия text2video‑Unet‑блока выглядит следующим образом:

Получили видеомодель. Что дальше?

Мы обучили базовую модель в пиксельном пространстве. Но помимо неё у нас есть модель интерполяции и несколько моделей для повышения разрешения. Проблема роста активаций становится всё более острой с увеличением разрешения при использовании диффузионной модели. Возможно, это связано с тем, что с изменением разрешения не меняется расписание шума при обучении картиночного претрейна.

Помимо роста активаций, обучать каскадный пайплайн в пиксельном пространстве сложно, и во время инференса накапливается ошибка, которая приводит к артефактам.

Кроме того, при повышении разрешения видео становится невозможно обработать всё видео за один раз. Поэтому мы разделяем фреймы на небольшие группы и обрабатываем их независимо. Размер группы уменьшается по мере увеличения разрешения.

Из‑за обработки фреймов окнами и накопившейся ошибки переход между фреймами становится заметным. Если взглянуть на примеры генераций, то видно, что фреймы как будто «кипят» (соседние пиксели скачут туда‑сюда от кадра к кадру).

Мы экспериментировали с различными эвристиками, такими как обработка фреймов окнами с перекрытием и переиспользование состояний семплера, но они давали лишь незначительные улучшения качества генерации.

Мы решили перейти на латентную модель. Это упростило пайплайн инференса, но не решило проблему роста активаций, поскольку архитектура осталась прежней. Кроме того, мы обратили внимание на то, что в генерируемых видео стало меньше движения, хотя по большинству других метрик было получено улучшение.

Поясним, как происходит сравнение моделей и что означают представленные далее метрики. В ходе первых экспериментов мы поняли, что распространённые автоматические метрики, такие как FVD (Frechet Video Distance), не всегда отражают реальное улучшение качества генераций, поэтому нашим основным методом сравнения стала оценка, которую дают люди.

Чтобы определить лучшую модель из пары, мы проводим сравнение их генераций методом Side by Side (SbS), но с небольшим изменением. Вместо того чтобы просто попросить асессора выбрать лучшую генерацию, мы предлагаем ему сделать выбор для каждого аспекта из списка независимо:

Beauty (красота генерации). Красочное выглядит лучше, чем тусклое или бледное. Более чёткая генерация предпочтительна. Также выбор зависит от стиля.
Softness (плавность). Объект должен двигаться без рывков, каждое следующее его положение должно плавно вытекать из предыдущего.
Movement (движение). Отражает количество и качество движений на сгенерированных видео. Плохо, когда движений слишком много или слишком мало. Оптимальный вариант — гармоничное и реалистичное движение.
Consistency (консистентность). Следит за естественностью изменения объектов: за превращениями, сменой цвета, исчезновением или появлением.
Defect (дефектность). Покрывает дефекты главного объекта и фона сцены, «кипение» и мерцание света.
Relevant (релевантность). Показывает уровень соответствия сгенерированного видео входному текстовому запросу. Побеждает видео, в котором есть все описанные детали и которое точно передаёт действие.
User preference (субъективное предпочтение асессоров). Отражает личное предпочтение асессора, не связанное ни с одним из других аспектов.

Раздельное сравнение по каждому аспекту даёт более полное представление о различиях между двумя моделями, а отдельный вопрос о субъективном предпочтении позволяет оценить, как разные аспекты влияют на общее восприятие пользователей.

На примерах ниже заметна разница в качестве движения:

Генерация в пиксельном пространстве. Видно небольшое смещение камеры, хомяк активно движется целиком.

Генерация в латентном пространстве. Фон статичен, движется только верхняя часть хомяка.

Вместо того, чтобы обучать несколько моделей повышения разрешения, как мы это делали в пиксельном пространстве, для латентной модели мы дообучаем только декодер VAE, чтобы повысить временную согласованность.

Как боролись с малым количеством движения

После перехода на латентную модель мы заметили снижение динамики в создаваемых видео. Это может быть обусловлено как особенностями датасета, так и тем, что латентные представления кодируют высокочастотные детали, которые аналогичная базовая модель в пиксельном пространстве попросту не видит. Пока мы системно работаем над решением этой проблемы, нам нужно было быстрое решение, которое могло бы замаскировать её последствия.

Для этого мы решили использовать метод classifier‑free guidance (CFG) с негативным текстовым запросом, который задаёт статичное движение. Например, в качестве негативного промта можно взять static video, no movement.

В классической формулировке CFG направляет генерацию от моды безусловного распределения к областям с высокими значениями функции плотности желаемого условного распределения. Если задан негативный текстовый запрос, логика аналогична — генерация отталкивается от моды распределения с учётом заданного негативного запроса.

После первых экспериментов с CFG стало ясно, что модель не реагирует на негативные текстовые запросы, описывающие движение, поскольку она не понимает этот концепт. Это указывает на то, что либо в нашем наборе данных есть пробелы, либо текстовый энкодер не способен воспринимать информацию о движении.

Для модели важно понимать концепты, используемые в негативных текстовых запросах. Если мы берём концепт, неизвестный модели, то для неё это out of distribution и она не может предсказать правильное направление для генерации.

Это станет более очевидным, если записать выражение для CFG через скор‑функцию. Для этого начнём с записи детерминированного обратного диффузионного процесса в виде обыкновенного дифференциального уравнения (ODE):

$d \pmb x_\sigma = - \sigma \nabla_{\pmb x_{\sigma}} \log p(\pmb x_\sigma; \sigma) d\sigma$

где

$\pmb x_{\sigma} = \pmb y + \pmb n_{\sigma}$ — зашумлённый семпл;
$\pmb n_{\sigma} \sim N(0, \sigma^2 \pmb I)$ , a $\sigma$ — стандартное отклонение;
$\pmb y \sim p_{\text{data}}$ — семпл из распределения, которое мы хотим смоделировать;
$\nabla_{\pmb x_{\sigma}} \log p(\pmb x_\sigma; \sigma)$ — скор-функция, которая задаёт направление во время движения вдоль траектории и которую мы учимся аппроксимировать нашей моделью.

Для примера: с EDM-формулировкой диффузионного процесса скор-функцию можно записать следующим образом:

$\nabla_{\pmb x_\sigma} \log p(\pmb x_\sigma; \sigma) \approx \frac{D_\theta(\pmb x_{\sigma}; \sigma) - \pmb x_{\sigma}}{\sigma^2} \tag{3}$

где $D_\theta(\pmb x_\sigma; \sigma)$ выход модели, который аппроксимирует $\pmb y$ .

Также, используя EDM-формулировку, guidance-процесс диффузионной модели может быть рассмотрен как экстраполяция с коэффициентом между двумя разными предсказаниями — $D_0(\pmb x_\sigma; \sigma, \pmb c)$ и $D_1(\pmb x_\sigma; \sigma, \pmb c)$ — и может быть записана следующим образом:

$D_w(\pmb x_\sigma; \sigma, \pmb c) = w D_1(\pmb x_\sigma; \sigma, \pmb c) + (1 - w) D_0(\pmb x_\sigma; \sigma, \pmb c) \tag{4}$

Если выбрать коэффициент в выражении (4) больше единицы, то усилится влияние D_1 на процесс генерации. Выражение (4) может быть сведено к стандартной формулировке CFG, если вместо D_0 подставить предсказание сети без какого-либо текстового запроса:

$D_0(\pmb x_\sigma; \sigma, \pmb c) = D_\theta(\pmb x_\sigma; \sigma, \emptyset)$

Используя выражение (3), мы можем записать скор-функцию через $D_w(\pmb x_\sigma; \sigma, \pmb c)$ :

$D_w(\pmb x_\sigma; \sigma, \pmb c) \approx \pmb x_\sigma + \sigma^2 \nabla_{\pmb x_\sigma} \log p_w(\pmb x_\sigma| \pmb c; \sigma) \tag{5}$

где

$p_w(\pmb x_\sigma| \pmb c; \sigma) \propto p_0(\pmb x_\sigma| \pmb c; \sigma) \left[ \frac{p_1(\pmb x_\sigma| \pmb c; \sigma)}{p_0(\pmb x_\sigma | \pmb c; \sigma)} \right]^w$

Используя последнее выражение, мы можем записать искомую скор-функцию для CFG появившуюся в (5):

$\nabla_{\pmb x_\sigma} \log p_w(\pmb x_\sigma | \pmb c; \sigma) = \nabla_{\pmb x_\sigma} \log p_1(\pmb x_\sigma | \pmb c; \sigma) + (w - 1) \nabla_{\pmb x_\sigma} \log \left( \frac{p_1(\pmb x_\sigma | \pmb c; \sigma)}{p_0(\pmb x_\sigma | \pmb c; \sigma)} \right) \tag{6}$

Интуиция выражения (6) заключается в том, что под логарифмом в знаменателе находится предсказание с негативным текстовым запросом. Если модель его не знает, то происходит деление на ноль, и поэтому CFG не может направить генерацию в нужную сторону.

Чтобы исправить эту проблему, необходимо обучить модель нужным концептам. Как это сделать быстро для концепта статичного движения без сбора нового датасета?

Мы взяли случайные кадры из видео и повторили их, чтобы получить статичную последовательность. Затем провели два эксперимента: в первом заменили оригинальные промты на static video, no movement, во втором негативный промт добавили как префикс. Оба эксперимента показали увеличение количества движения согласно нашим метрикам, но второй вариант оказался более эффективным. Скорее всего, это можно объяснить тем, что модель выучивала совместное распределение, а не просто концепт статики в изоляции.

Согласно приведённым выше метрикам, где сравниваются модель с добавлением статичных примеров и модель, обученная без них, количество движения существенно увеличилось. Модель научилась понимать концепт статичности, что подчёркивает значимость тщательного отбора данных и включения текстовых описаний действий и движений в обучающий датасет.

Результаты и дальнейшие шаги

Согласно нашим метрикам, мы превзошли наш предыдущий метод генерации видео — Deforum. Генерации end-to-end-модели стали более плавными (softness) и последовательными (consistency), что также больше нравится пользователям (user preference).

Судя по нашим замерам, у end-to-end-модели не изменилась красота (beauty) генерации. Это, вероятно, связано с тем, что мы используем кадр, сгенерированный той же text2image-моделью, которая применяется для Deforum. Кроме того, не изменилось и соответствие генерации текстовому запросу (relevant). Это указывает на то, что у нашей end-to-end-модели явно есть проблемы с пониманием концептов движения.

Эти результаты и визуальное качество генераций показывают, что у нас ещё много возможностей для дальнейшего повышения качества:

Исследование архитектуры. Трюк с нормой активации помог решить последствия, но не саму проблему. Вместо того чтобы дальше пытаться сгладить недостатки предобученной модели, эффективнее будет направить усилия на исследование архитектуры модели для изображений.
Анализ и дополнение датасета.
Увеличение длины генерации.

Источник

Теги

Категория

Новости

Дата

4 сент. 2024 г.

07.09.23 16:24 CherryTeam

Cherry Team atlyginimų skaičiavimo programa yra labai naudingas įrankis įmonėms, kai reikia efektyviai valdyti ir skaičiuoti darbuotojų atlyginimus. Ši programinė įranga, turinti išsamias funkcijas ir patogią naudotojo sąsają, suteikia daug privalumų, kurie padeda supaprastinti darbo užmokesčio skaičiavimo procesus ir pagerinti finansų valdymą. Štai keletas pagrindinių priežasčių, kodėl Cherry Team atlyginimų skaičiavimo programa yra naudinga įmonėms: Automatizuoti ir tikslūs skaičiavimai: Atlyginimų skaičiavimai rankiniu būdu gali būti klaidingi ir reikalauti daug laiko. Programinė įranga Cherry Team automatizuoja visą atlyginimų skaičiavimo procesą, todėl nebereikia atlikti skaičiavimų rankiniu būdu ir sumažėja klaidų rizika. Tiksliai apskaičiuodama atlyginimus, įskaitant tokius veiksnius, kaip pagrindinis atlyginimas, viršvalandžiai, premijos, išskaitos ir mokesčiai, programa užtikrina tikslius ir be klaidų darbo užmokesčio skaičiavimo rezultatus. Sutaupoma laiko ir išlaidų: Darbo užmokesčio valdymas gali būti daug darbo jėgos reikalaujanti užduotis, reikalaujanti daug laiko ir išteklių. Programa Cherry Team supaprastina ir pagreitina darbo užmokesčio skaičiavimo procesą, nes automatizuoja skaičiavimus, generuoja darbo užmokesčio žiniaraščius ir tvarko išskaičiuojamus mokesčius. Šis automatizavimas padeda įmonėms sutaupyti daug laiko ir pastangų, todėl žmogiškųjų išteklių ir finansų komandos gali sutelkti dėmesį į strategiškai svarbesnę veiklą. Be to, racionalizuodamos darbo užmokesčio operacijas, įmonės gali sumažinti administracines išlaidas, susijusias su rankiniu darbo užmokesčio tvarkymu. Mokesčių ir darbo teisės aktų laikymasis: Įmonėms labai svarbu laikytis mokesčių ir darbo teisės aktų, kad išvengtų baudų ir teisinių problemų. Programinė įranga Cherry Team seka besikeičiančius mokesčių įstatymus ir darbo reglamentus, užtikrindama tikslius skaičiavimus ir teisinių reikalavimų laikymąsi. Programa gali dirbti su sudėtingais mokesčių scenarijais, pavyzdžiui, keliomis mokesčių grupėmis ir įvairių rūšių atskaitymais, todėl užtikrina atitiktį reikalavimams ir kartu sumažina klaidų riziką. Ataskaitų rengimas ir analizė: Programa Cherry Team siūlo patikimas ataskaitų teikimo ir analizės galimybes, suteikiančias įmonėms vertingų įžvalgų apie darbo užmokesčio duomenis. Ji gali generuoti ataskaitas apie įvairius aspektus, pavyzdžiui, darbo užmokesčio paskirstymą, išskaičiuojamus mokesčius ir darbo sąnaudas. Šios ataskaitos leidžia įmonėms analizuoti darbo užmokesčio tendencijas, nustatyti tobulintinas sritis ir priimti pagrįstus finansinius sprendimus. Pasinaudodamos duomenimis pagrįstomis įžvalgomis, įmonės gali optimizuoti savo darbo užmokesčio strategijas ir veiksmingai kontroliuoti išlaidas. Integracija su kitomis sistemomis: Cherry Team programinė įranga dažnai sklandžiai integruojama su kitomis personalo ir apskaitos sistemomis. Tokia integracija leidžia automatiškai perkelti atitinkamus duomenis, pavyzdžiui, informaciją apie darbuotojus ir finansinius įrašus, todėl nebereikia dubliuoti duomenų. Supaprastintas duomenų srautas tarp sistemų padidina bendrą efektyvumą ir sumažina duomenų klaidų ar neatitikimų riziką. Cherry Team atlyginimų apskaičiavimo programa įmonėms teikia didelę naudą - automatiniai ir tikslūs skaičiavimai, laiko ir sąnaudų taupymas, atitiktis mokesčių ir darbo teisės aktų reikalavimams, ataskaitų teikimo ir analizės galimybės bei integracija su kitomis sistemomis. Naudodamos šią programinę įrangą įmonės gali supaprastinti darbo užmokesčio skaičiavimo procesus, užtikrinti tikslumą ir atitiktį reikalavimams, padidinti darbuotojų pasitenkinimą ir gauti vertingų įžvalgų apie savo finansinius duomenis. Programa Cherry Team pasirodo esanti nepakeičiamas įrankis įmonėms, siekiančioms efektyviai ir veiksmingai valdyti darbo užmokestį. https://cherryteam.lt/lt/
08.10.23 01:30 davec8080

The "Shibarium for this confirmed rug pull is a BEP-20 project not related at all to Shibarium, SHIB, BONE or LEASH. The Plot Thickens. Someone posted the actual transactions!!!! https://bscscan.com/tx/0xa846ea0367c89c3f0bbfcc221cceea4c90d8f56ead2eb479d4cee41c75e02c97 It seems the article is true!!!! And it's also FUD. Let me explain. Check this link: https://bscscan.com/token/0x5a752c9fe3520522ea88f37a41c3ddd97c022c2f So there really is a "Shibarium" token. And somebody did a rug pull with it. CONFIRMED. But the "Shibarium" token for this confirmed rug pull is a BEP-20 project not related at all to Shibarium, SHIB, BONE or LEASH.
24.06.24 04:31 tashandiarisha

Web-site. https://trustgeekshackexpert.com/ Tele-Gram, trustgeekshackexpert During the pandemic, I ventured into the world of cryptocurrency trading. My father loaned me $10,000, which I used to purchase my first bitcoins. With diligent research and some luck, I managed to grow my investment to over $350,000 in just a couple of years. I was thrilled with my success, but my excitement was short-lived when I decided to switch brokers and inadvertently fell victim to a phishing attack. While creating a new account, I received what seemed like a legitimate email requesting verification. Without second-guessing, I provided my information, only to realize later that I had lost access to my email and cryptocurrency wallets. Panic set in as I watched my hard-earned assets disappear before my eyes. Desperate to recover my funds, I scoured the internet for solutions. That's when I stumbled upon the Trust Geeks Hack Expert on the Internet. The service claimed to specialize in recovering lost crypto assets, and I decided to take a chance. Upon contacting them, the team swung into action immediately. They guided me through the entire recovery process with professionalism and efficiency. The advantages of using the Trust Geeks Hack Expert Tool became apparent from the start. Their team was knowledgeable and empathetic, understanding the urgency and stress of my situation. They employed advanced security measures to ensure my information was handled safely and securely. One of the key benefits of the Trust Geeks Hack Expert Tool was its user-friendly interface, which made a complex process much more manageable for someone like me, who isn't particularly tech-savvy. They also offered 24/7 support, so I never felt alone during recovery. Their transparent communication and regular updates kept me informed and reassured throughout. The Trust Geeks Hack Expert Tool is the best solution for anyone facing similar issues. Their swift response, expertise, and customer-centric approach set them apart from other recovery services. Thanks to their efforts, I regained access to my accounts and my substantial crypto assets. The experience taught me a valuable lesson about online security and showed me the incredible potential of the Trust Geeks Hack Expert Tool. Email:: trustgeekshackexpert{@}fastservice{.}com WhatsApp + 1.7.1.9.4.9.2.2.6.9.3
26.06.24 18:46 Jacobethannn098

LEGAL RECOUP FOR CRYPTO THEFT BY ADRIAN LAMO HACKER
26.06.24 18:46 Jacobethannn098

Reach Out To Adrian Lamo Hacker via email: [email protected] / WhatsApp: ‪+1 (909) 739‑0269‬ Adrian Lamo Hacker is a formidable force in the realm of cybersecurity, offering a comprehensive suite of services designed to protect individuals and organizations from the pervasive threat of digital scams and fraud. With an impressive track record of recovering over $950 million, including substantial sums from high-profile scams such as a $600 million fake investment platform and a $1.5 million romance scam, Adrian Lamo Hacker has established itself as a leader in the field. One of the key strengths of Adrian Lamo Hacker lies in its unparalleled expertise in scam detection. The company leverages cutting-edge methodologies to defend against a wide range of digital threats, including phishing emails, fraudulent websites, and deceitful schemes. This proactive approach to identifying and neutralizing potential scams is crucial in an increasingly complex and interconnected digital landscape. Adrian Lamo Hacker's tailored risk assessments serve as a powerful tool for fortifying cybersecurity. By identifying vulnerabilities and potential points of exploitation, the company empowers its clients to take proactive measures to strengthen their digital defenses. This personalized approach to risk assessment ensures that each client receives targeted and effective protection against cyber threats. In the event of a security incident, Adrian Lamo Hacker's rapid incident response capabilities come into play. The company's vigilant monitoring and swift mitigation strategies ensure that any potential breaches or scams are addressed in real-time, minimizing the impact on its clients' digital assets and reputation. This proactive stance towards incident response is essential in an era where cyber threats can materialize with alarming speed and sophistication. In addition to its robust defense and incident response capabilities, Adrian Lamo Hacker is committed to empowering its clients to recognize and thwart common scam tactics. By fostering enlightenment in the digital realm, the company goes beyond simply safeguarding its clients; it equips them with the knowledge and awareness needed to navigate the digital landscape with confidence and resilience. Adrian Lamo Hacker services extend to genuine hacking, offering an additional layer of protection for its clients. This may include ethical hacking or penetration testing, which can help identify and address security vulnerabilities before malicious actors have the chance to exploit them. By offering genuine hacking services, Adrian Lamo Hacker demonstrates its commitment to providing holistic cybersecurity solutions that address both defensive and offensive aspects of digital protection. Adrian Lamo Hacker stands out as a premier provider of cybersecurity services, offering unparalleled expertise in scam detection, rapid incident response, tailored risk assessments, and genuine hacking capabilities. With a proven track record of recovering significant sums from various scams, the company has earned a reputation for excellence in combating digital fraud. Through its proactive and empowering approach, Adrian Lamo Hacker is a true ally for individuals and organizations seeking to navigate the digital realm with confidence.
04.07.24 04:49 ZionNaomi

For over twenty years, I've dedicated myself to the dynamic world of marketing, constantly seeking innovative strategies to elevate brand visibility in an ever-evolving landscape. So when the meteoric rise of Bitcoin captured my attention as a potential avenue for investment diversification, I seized the opportunity, allocating $20,000 to the digital currency. Witnessing my investment burgeon to an impressive $70,000 over time instilled in me a sense of financial promise and stability.However, amidst the euphoria of financial growth, a sudden and unforeseen oversight brought me crashing back to reality during a critical business trip—I had misplaced my hardware wallet. The realization that I had lost access to the cornerstone of my financial security struck me with profound dismay. Desperate for a solution, I turned to the expertise of Daniel Meuli Web Recovery.Their response was swift . With meticulous precision, they embarked on the intricate process of retracing the elusive path of my lost funds. Through their unwavering dedication, they managed to recover a substantial portion of my investment, offering a glimmer of hope amidst the shadows of uncertainty. The support provided by Daniel Meuli Web Recovery extended beyond mere financial restitution. Recognizing the imperative of fortifying against future vulnerabilities, they generously shared invaluable insights on securing digital assets. Their guidance encompassed crucial aspects such as implementing hardware wallet backups and fortifying security protocols, equipping me with recovered funds and newfound knowledge to navigate the digital landscape securely.In retrospect, this experience served as a poignant reminder of the critical importance of diligence and preparedness in safeguarding one's assets. Thanks to the expertise and unwavering support extended by Daniel Meuli Web Recovery, I emerged from the ordeal with renewed resilience and vigilance. Empowered by their guidance and fortified by enhanced security measures, I now approach the future with unwavering confidence.The heights of financial promise to the depths of loss and back again has been a humbling one, underscoring the volatility and unpredictability inherent in the digital realm. Yet, through adversity, I have emerged stronger, armed with a newfound appreciation for the importance of diligence, preparedness, and the invaluable support of experts like Daniel Meuli Web Recovery.As I persist in traversing the digital landscape, I do so with a judicious blend of vigilance and fortitude, cognizant that with adequate safeguards and the backing of reliable confidants, I possess the fortitude to withstand any adversity that may arise. For this, I remain eternally appreciative. Email Danielmeuliweberecovery @ email . c om WhatsApp + 393 512 013 528
13.07.24 21:13 michaelharrell825

In 2020, amidst the economic fallout of the pandemic, I found myself unexpectedly unemployed and turned to Forex trading in hopes of stabilizing my finances. Like many, I was drawn in by the promise of quick returns offered by various Forex robots, signals, and trading advisers. However, most of these products turned out to be disappointing, with claims that were far from reality. Looking back, I realize I should have been more cautious, but the allure of financial security clouded my judgment during those uncertain times. Amidst these disappointments, Profit Forex emerged as a standout. Not only did they provide reliable service, but they also delivered tangible results—a rarity in an industry often plagued by exaggerated claims. The positive reviews from other users validated my own experience, highlighting their commitment to delivering genuine outcomes and emphasizing sound financial practices. My journey with Profit Forex led to a net profit of $11,500, a significant achievement given the challenges I faced. However, my optimism was short-lived when I encountered obstacles trying to withdraw funds from my trading account. Despite repeated attempts, I found myself unable to access my money, leaving me frustrated and uncertain about my financial future. Fortunately, my fortunes changed when I discovered PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY. Their reputation for recovering funds from fraudulent schemes gave me hope in reclaiming what was rightfully mine. With a mixture of desperation and cautious optimism, I reached out to them for assistance. PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY impressed me from the start with their professionalism and deep understanding of financial disputes. They took a methodical approach, using advanced techniques to track down the scammers responsible for withholding my funds. Throughout the process, their communication was clear and reassuring, providing much-needed support during a stressful period. Thanks to PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY's expertise and unwavering dedication, I finally achieved a resolution to my ordeal. They successfully traced and retrieved my funds, restoring a sense of justice and relief. Their intervention not only recovered my money but also renewed my faith in ethical financial services. Reflecting on my experience, I've learned invaluable lessons about the importance of due diligence and discernment in navigating the Forex market. While setbacks are inevitable, partnering with reputable recovery specialists like PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY can make a profound difference. Their integrity and effectiveness have left an indelible mark on me, guiding my future decisions and reinforcing the value of trustworthy partnerships in achieving financial goals. I wholeheartedly recommend PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY to anyone grappling with financial fraud or disputes. Their expertise and commitment to client satisfaction are unparalleled, offering a beacon of hope in challenging times. Thank you, PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY, for your invaluable assistance in reclaiming what was rightfully mine. Your service not only recovered my funds but also restored my confidence in navigating the complexities of financial markets with greater caution and awareness. Email: prowizardgilbertrecovery(@)engineer.com Homepage: https://prowizardgilbertrecovery.xyz WhatsApp: +1 (516) 347‑9592
17.07.24 02:26 thompsonrickey

In the vast and often treacherous realm of online investments, I was entangled in a web of deceit that cost me nearly $45,000. It all started innocuously enough with an enticing Instagram profile promising lucrative returns through cryptocurrency investment. Initially, everything seemed promising—communications were smooth, and assurances were plentiful. However, as time passed, my optimism turned to suspicion. Withdrawal requests were met with delays and excuses. The once-responsive "investor" vanished into thin air, leaving me stranded with dwindling hopes and a sinking feeling in my gut. It became painfully clear that I had been duped by a sophisticated scheme designed to exploit trust and naivety. Desperate to recover my funds, I turned to online forums where I discovered numerous testimonials advocating for Muyern Trust Hacker. With nothing to lose, I contacted them, recounting my ordeal with a mixture of skepticism and hope. Their swift response and professional demeanor immediately reassured me that I had found a lifeline amidst the chaos. Muyern Trust Hacker wasted no time in taking action. They meticulously gathered evidence, navigated legal complexities, and deployed their expertise to expedite recovery. In what felt like a whirlwind of activity, although the passage of time was a blur amidst my anxiety, they achieved the seemingly impossible—my stolen funds were returned. The relief I felt was overwhelming. Muyern Trust Hacker not only restored my financial losses but also restored my faith in justice. Their commitment to integrity and their relentless pursuit of resolution were nothing short of remarkable. They proved themselves as recovery specialists and guardians against digital fraud, offering hope to victims like me who had been ensnared by deception. My gratitude knows no bounds for Muyern Trust Hacker. Reach them at muyerntrusted @ m a i l - m e . c o m AND Tele gram @ muyerntrusthackertech
18.07.24 20:13 austinagastya

I Testify For iBolt Cyber Hacker Alone - For Crypto Recovery Service I highly suggest iBolt Cyber Hacker to anyone in need of bitcoin recovery services. They successfully recovered my bitcoin from a fake trading scam with speed and efficiency. This crew is trustworthy, They kept me updated throughout the procedure. I thought my bitcoin was gone, I am so grateful for their help, If you find yourself in a similar circumstance, do not hesitate to reach out to iBolt Cyber Hacker for assistance. Thank you, iBOLT, for your amazing customer service! Please be cautious and contact them directly through their website. Email: S u p p o r t @ ibolt cyber hack . com Cont/Whtp + 3. .9 .3. .5..0. .9. 2. 9. .0 .3. 1 .8. Website: h t t p s : / / ibolt cyber hack . com /
27.08.24 12:50 James889900

All you need is to hire an expert to help you accomplish that. If there’s any need to spy on your partner’s phone. From my experience I lacked evidence to confront my husband on my suspicion on his infidelity, until I came across ETHICALAHCKERS which many commend him of assisting them in their spying mission. So I contacted him and he provided me with access into his phone to view all text messages, call logs, WhatsApp messages and even her location. This evidence helped me move him off my life . I recommend you consult ETHICALHACKERS009 @ gmail.com OR CALL/TEXT ‪+1(716) 318-5536 or whatsapp +14106350697 if you need access to your partner’s phone
27.08.24 13:06 James889900

All you need is to hire an expert to help you accomplish that. If there’s any need to spy on your partner’s phone. From my experience I lacked evidence to confront my husband on my suspicion on his infidelity, until I came across ETHICALAHCKERS which many commend him of assisting them in their spying mission. So I contacted him and he provided me with access into his phone to view all text messages, call logs, WhatsApp messages and even her location. This evidence helped me move him off my life . I recommend you consult ETHICALHACKERS009 @ gmail.com OR CALL/TEXT ‪+1(716) 318-5536 or whatsapp +14106350697 if you need access to your partner’s phone
02.09.24 20:24 [email protected]

If You Need Hacker To Recover Your Bitcoin Contact Paradox Recovery Wizard Paradox Recovery Wizard successfully recovered $123,000 worth of Bitcoin for my husband, which he had lost due to a security breach. The process was efficient and secure, with their expert team guiding us through each step. They were able to trace and retrieve the lost cryptocurrency, restoring our peace of mind and financial stability. Their professionalism and expertise were instrumental in recovering our assets, and we are incredibly grateful for their service. Email: support@ paradoxrecoverywizard.com Email: paradox_recovery @cyberservices.com Wep: https://paradoxrecoverywizard.com/ WhatsApp: +39 351 222 3051.
06.09.24 01:35 Celinagarcia

HOW TO RECOVER MONEY LOST IN BITCOIN/USDT TRADING OR TO CRYPTO INVESTMENT !! Hi all, friends and families. I am writing From Alberton Canada. Last year I tried to invest in cryptocurrency trading in 2023, but lost a significant amount of money to scammers. I was cheated of my money, but thank God, I was referred to Hack Recovery Wizard they are among the best bitcoin recovery specialists on the planet. they helped me get every penny I lost to the scammers back to me with their forensic techniques. and I would like to take this opportunity to advise everyone to avoid making cryptocurrency investments online. If you have already lost money on forex, cryptocurrency or Ponzi schemes, please contact [email protected] or WhatsApp: +1 (757) 237–1724 at once they can help you get back the crypto you lost to scammers. BEST WISHES. Celina Garcia.
06.09.24 01:44 Celinagarcia

HOW TO RECOVER MONEY LOST IN BITCOIN/USDT TRADING OR TO CRYPTO INVESTMENT !! Hi all, friends and families. I am writing From Alberton Canada. Last year I tried to invest in cryptocurrency trading in 2023, but lost a significant amount of money to scammers. I was cheated of my money, but thank God, I was referred to Hack Recovery Wizard they are among the best bitcoin recovery specialists on the planet. they helped me get every penny I lost to the scammers back to me with their forensic techniques. and I would like to take this opportunity to advise everyone to avoid making cryptocurrency investments online. If you have already lost money on forex, cryptocurrency or Ponzi schemes, please contact [email protected] or WhatsApp: +1 (757) 237–1724 at once they can help you get back the crypto you lost to scammers. BEST WISHES. Celina Garcia.
16.09.24 00:10 marcusaustin

Bitcoin Recovery Services: Restoring Lost Cryptocurrency If you've lost access to your cryptocurrency and unable to make a withdrawal, I highly recommend iBolt Cyber Hacker Bitcoin Recovery Services. Their team is skilled, professional, and efficient in recovering lost Bitcoin. They provide clear communication, maintain high security standards, and work quickly to resolve issues. Facing the stress of lost cryptocurrency, iBolt Cyber Hacker is a trusted service that will help you regain access to your funds securely and reliably. Highly recommended! Email: S u p p o r t @ ibolt cyber hack . com Cont/Whtp + 3. .9 .3. .5..0. .9. 2. 9. .0 .3. 1 .8. Website: h t t p s : / / ibolt cyber hack . com /
16.09.24 00:11 marcusaustin

Bitcoin Recovery Services: Restoring Lost Cryptocurrency If you've lost access to your cryptocurrency and unable to make a withdrawal, I highly recommend iBolt Cyber Hacker Bitcoin Recovery Services. Their team is skilled, professional, and efficient in recovering lost Bitcoin. They provide clear communication, maintain high security standards, and work quickly to resolve issues. Facing the stress of lost cryptocurrency, iBolt Cyber Hacker is a trusted service that will help you regain access to your funds securely and reliably. Highly recommended! Email: S u p p o r t @ ibolt cyber hack . com Cont/Whtp + 3. .9 .3. .5..0. .9. 2. 9. .0 .3. 1 .8. Website: h t t p s : / / ibolt cyber hack . com /
23.09.24 18:56 matthewshimself

At first, I was admittedly skeptical about Worldcoin (ref: https://worldcoin.org/blog/worldcoin/this-is-worldcoin-video-explainer-series), particularly around the use of biometric data and the WLD token as a reward mechanism for it. However, after following the project closer, I’ve come to appreciate the broader vision and see the value in the underlying tech behind it. The concept of Proof of Personhood (ref: https://worldcoin.org/blog/worldcoin/proof-of-personhood-what-it-is-why-its-needed) has definitely caught my attention, and does seem like a crucial step towards tackling growing issues like bots, deepfakes, and identity fraud. Sam Altman’s vision is nothing short of ambitious, but I do think he & Alex Blania have the chops to realize it as mainstay in the global economy.
01.10.24 14:54 Sinewclaudia

I lost about $876k few months ago trading on a fake binary option investment websites. I didn't knew they were fake until I tried to withdraw. Immediately, I realized these guys were fake. I contacted Sinew Claudia world recovery, my friend who has such experience before and was able to recover them, recommended me to contact them. I'm a living testimony of a successful recovery now. You can contact the legitimate recovery company below for help and assistance. [email protected] [email protected] WhatsApp: 6262645164
02.10.24 22:27 Emily Hunter

Can those who have fallen victim to fraud get their money back? Yes, you might be able to get back what was taken from you if you fell prey to a fraud from an unregulated investing platform or any other scam, but only if you report it to the relevant authorities. With the right plan and supporting documentation, you can get back what you've lost. Most likely, the individuals in control of these unregulated platforms would attempt to convince you that what happened to your money was a sad accident when, in fact, it was a highly skilled heist. You should be aware that there are resources out there to help you if you or someone you know has experienced one of these circumstances. Do a search using (deftrecoup (.) c o m). Do not let the perpetrators of this hoaxes get away with ruining you mentally and financially.
18.10.24 09:34 freidatollerud

The growth of WIN44 in Brazil is very interesting! If you're looking for more options for online betting and casino games, I recommend checking out Casinos in Brazil. It's a reliable platform that offers a wide variety of games and provides a safe and enjoyable experience for users. It's worth checking out! https://win44.vip
31.10.24 00:13 ytre89

Can those who have fallen victim to fraud get their money back? Yes, you might be able to get back what was taken from you if you fell prey to a fraud from an unregulated investing platform or any other scam, but only if you report it to the relevant authorities. With the right plan and supporting documentation, you can get back what you've lost. Most likely, the individuals in control of these unregulated platforms would attempt to convince you that what happened to your money was a sad accident when, in fact, it was a highly skilled heist. You should be aware that there are resources out there to help you if you or someone you know has experienced one of these circumstances. Do a search using (deftrecoup (.) c o m). Do not let the perpetrators of this hoaxes get away with ruining you mentally and financially.
02.11.24 14:44 diannamendoza732

In the world of Bitcoin recovery, Pro Wizard Gilbert truly represents the gold standard. My experience with Gilbert revealed just how exceptional his methods are and why he stands out as the premier authority in this critical field. When I first encountered the complexities of Bitcoin recovery, I was daunted by the technical challenges and potential risks. Gilbert’s approach immediately distinguished itself through its precision and effectiveness. His methods are meticulously designed, combining cutting-edge techniques with an in-depth understanding of the Bitcoin ecosystem. He tackled the recovery process with a level of expertise and thoroughness that was both impressive and reassuring. What sets Gilbert’s methods apart is not just their technical sophistication but also their strategic depth. He conducts a comprehensive analysis of each case, tailoring his approach to address the unique aspects of the situation. This personalized strategy ensures that every recovery effort is optimized for success. Gilbert’s transparent communication throughout the process was invaluable, providing clarity and confidence during each stage of the recovery. The results I achieved with Pro Wizard Gilbert’s methods were remarkable. His gold standard approach not only recovered my Bitcoin but did so with an efficiency and reliability that exceeded my expectations. His deep knowledge, innovative techniques, and unwavering commitment make him the definitive expert in Bitcoin recovery. For anyone seeking a benchmark in Bitcoin recovery solutions, Pro Wizard Gilbert’s methods are the epitome of excellence. His ability to blend technical prowess with strategic insight truly sets him apart in the industry. Call: for help. You may get in touch with them at ; Email: (prowizardgilbertrecovery(@)engineer.com) Telegram ; https://t.me/Pro_Wizard_Gilbert_Recovery Homepage ; https://prowizardgilbertrecovery.info
12.11.24 00:50 TERESA

Brigadia Tech Remikeable recovery has exhibited unparalleled strength in the realm of recovery. They stand out as the premier team to collaborate with if you encounter withdrawal difficulties from the platform where you’ve invested. Recently, I engaged with them to recover over a million dollars trapped in an investment platform I’d been involved with for months. I furnished their team with every detail of the investment, including accounts, names, and wallet addresses to which I sent the funds. This decision proved to be the best I’ve made, especially after realizing the company had scammed me. Brigadia Tech Remikeable recovery ensures exemplary service delivery and ensures the perpetrators face justice. They employ advanced techniques to ensure you regain access to your funds. Understandably, many individuals who have fallen victim to investment scams may still regret engaging in online services again due to the trauma of being scammed. However, I implore you to take action. Seek assistance from Brigadia Tech Remikeable Recovery Experts today and witness their remarkable capabilities. I am grateful that I resisted their enticements, and despite the time it took me to discover brigadia tech recovery, they ultimately fulfilled my primary objective. Without Brigadia Tech Recovery's intervention, I would have remained despondent and perplexed indefinitely. Also if you are looking for the best and safest investment company you can contact them, for wallet recovery, difficult withdrawal, etc. I am so happy to keep getting my daily BTC, all I do is keep 0.1 BTC in my mining wallet with the help of Brigadia Tech. They connected me to his mining stream and I earn 0.4 btc per day with this, my daily profit. I can get myself a new house and car. I can’t believe I have thousands of dollars in my bank account. Now you can get in. ([email protected]) Telegram +1 (323)-9 1 0 -1 6 0 5
17.11.24 09:31 Vivianlocke223

Have You Fallen Victim to Cryptocurrency Fraud? If your Bitcoin or other cryptocurrencies were stolen due to scams or fraudulent activities, Free Crypto Recovery Fixed is here to help you recover what’s rightfully yours. As a leading recovery service, we specialize in restoring lost cryptocurrency and assisting victims of fraud — no matter how long ago the incident occurred. Our experienced team leverages cutting-edge tools and expertise to trace and recover stolen assets, ensuring swift and secure results. Don’t let scammers jeopardize your financial security. With Free Crypto Recovery Fixed, you’re putting your trust in a reliable and dedicated team that prioritizes recovering your assets and ensuring their future protection. Take the First Step Toward Recovery Today! 📞 Text/Call: +1 407 212 7493 ✉️ Email: [email protected] 🌐 Website: https://freecryptorecovery.net Let us help you regain control of your financial future — swiftly and securely.
19.11.24 03:06 [email protected]

My entire existence fell apart when a malevolent hacker recently gained access to my online accounts. I felt violated and extremely uneasy after discovering that the digital platforms I depended on for communication, employment, and finances had been compromised. Regaining control and restoring my digital security was an overwhelming task in the immediate aftermath. To help me navigate the difficult process of recovering my accounts and getting my peace of mind back, TRUST GEEKS HACK EXPERT came into my life as a ray of hope. They immediately put their highly skilled professionals to work, thoroughly examining the vulnerability and methodically preventing unwanted access. They guided me through each stage soothingly, explaining what was occurring and why, so I never felt lost or alone. They communicated with service providers to restore my legitimate access while skillfully navigating the complex labyrinth of account recovery procedures. My digital footprint was cleaned and strengthened against future attacks thanks to their equally amazing ability to remove any remaining evidence of the hacker's presence. However, TRUST GEEKS HACK EXPERT actual worth went beyond its technical aspects. They offered constant emotional support during the ordeal, understanding my fragility and sense of violation. My tense nerves were calmed by their comforting presence and kind comments, which served as a reminder that I wasn't alone in this struggle. With their help, I was able to reestablish my sense of security and control, which enabled me to return my attention to the significant areas of my life that had been upended. Ultimately, TRUST GEEKS HACK EXPERT all-encompassing strategy not only recovered my online accounts but also my general peace of mind, which is a priceless result for which I am incredibly appreciative of their knowledge and kindness. Make the approach and send a message to TRUST GEEKS HACK EXPERT Via Web site <> www://trustgeekshackexpert.com/-- E>mail: Trustgeekshackexpert(At)fastservice..com -- TeleGram,<> Trustgeekshackexpert
19.11.24 03:07 [email protected]

My entire existence fell apart when a malevolent hacker recently gained access to my online accounts. I felt violated and extremely uneasy after discovering that the digital platforms I depended on for communication, employment, and finances had been compromised. Regaining control and restoring my digital security was an overwhelming task in the immediate aftermath. To help me navigate the difficult process of recovering my accounts and getting my peace of mind back, TRUST GEEKS HACK EXPERT came into my life as a ray of hope. They immediately put their highly skilled professionals to work, thoroughly examining the vulnerability and methodically preventing unwanted access. They guided me through each stage soothingly, explaining what was occurring and why, so I never felt lost or alone. They communicated with service providers to restore my legitimate access while skillfully navigating the complex labyrinth of account recovery procedures. My digital footprint was cleaned and strengthened against future attacks thanks to their equally amazing ability to remove any remaining evidence of the hacker's presence. However, TRUST GEEKS HACK EXPERT actual worth went beyond its technical aspects. They offered constant emotional support during the ordeal, understanding my fragility and sense of violation. My tense nerves were calmed by their comforting presence and kind comments, which served as a reminder that I wasn't alone in this struggle. With their help, I was able to reestablish my sense of security and control, which enabled me to return my attention to the significant areas of my life that had been upended. Ultimately, TRUST GEEKS HACK EXPERT all-encompassing strategy not only recovered my online accounts but also my general peace of mind, which is a priceless result for which I am incredibly appreciative of their knowledge and kindness. Make the approach and send a message to TRUST GEEKS HACK EXPERT Via Web site <> www://trustgeekshackexpert.com/-- E>mail: Trustgeekshackexpert(At)fastservice..com -- TeleGram,<> Trustgeekshackexpert
21.11.24 04:14 ronaldandre617

Being a parent is great until your toddler figures out how to use your devices. One afternoon, I left my phone unattended for just a few minutes rookie mistake of the century. I thought I’d take a quick break, but little did I know that my curious little genius was about to embark on a digital adventure. By the time I came back, I was greeted by two shocking revelations: my toddler had somehow managed to buy a $5 dinosaur toy online and, even more alarmingly, had locked me out of my cryptocurrency wallet holding a hefty $75,000. Yes, you heard that right a dinosaur toy was the least of my worries! At first, I laughed it off. I mean, what toddler doesn’t have a penchant for expensive toys? But then reality set in. I stared at my phone in disbelief, desperately trying to guess whatever random string of gibberish my toddler had typed as a new password. Was it “dinosaur”? Or perhaps “sippy cup”? I felt like I was in a bizarre game of Password Gone Wrong. Every attempt led to failure, and soon the laughter faded, replaced by sheer panic. I was in way over my head, and my heart raced as the countdown of time ticked away. That’s when I decided to take action and turned to Digital Tech Guard Recovery, hoping they could solve the mystery that was my toddler’s handiwork. I explained my predicament, half-expecting them to chuckle at my misfortune, but they were incredibly professional and empathetic. Their confidence put me at ease, and I knew I was in good hands. Contact With WhatsApp: +1 (443) 859 - 2886 Email digital tech guard . com Telegram: digital tech guard recovery . com website link :: https : // digital tech guard . com Their team took on the challenge like pros, employing their advanced techniques to unlock my wallet with a level of skill I can only describe as magical. As I paced around, anxiously waiting for updates, I imagined my toddler inadvertently locking away my life savings forever. But lo and behold, it didn’t take long for Digital Tech Guard Recovery to work their magic. Not only did they recover the $75,000, but they also gave me invaluable tips on securing my wallet better like not leaving it accessible to tiny fingers! Who knew parenting could lead to such dramatic situations? Crisis averted, and I learned my lesson: always keep my devices out of reach of little explorers. If you ever find yourself in a similar predicament whether it’s tech-savvy toddlers or other digital disasters don’t hesitate to reach out to Digital Tech Guard Recovery. They saved my funds and my sanity, proving that no challenge is too great, even when it involves a toddler’s mischievous fingers!
21.11.24 08:02 Emily Hunter

If I hadn't found a review online and filed a complaint via email to support@deftrecoup. com , the people behind this unregulated scheme would have gotten away with leaving me in financial ruins. It was truly the most difficult period of my life.
22.11.24 04:41 [email protected]

I never could have imagined the nightmare of losing access to my digital wallet. All of my cryptocurrency holdings were abruptly imprisoned, inaccessible, and appeared to be lost forever following a catastrophic hardware breakdown. Years of meticulous investment and careful saving were reduced to nothing more than strings of code that I could no longer control, and I could feel the dread and sorrow that swept through me at that very instant. Thankfully, during my worst moment, I came into (TRUST GEEKS HACK EXPERT), a professional service devoted to recovering lost or inaccessible digital data. With optimism, I went out to their team of skilled technologists, laying bare the full nature of my issue. What followed was a laborious, multi-step process that required an almost surgical level of digital forensics and Bitcoin skill. In order to create a thorough profile of my wallet's contents and activities, the (TRUST GEEKS HACK EXPERT) team first thoroughly examined the transaction history and metadata connected to it. Next, they implemented a series of advanced recovery techniques, using cutting-edge software tools to bypass the access barriers that had left me locked out. The entire process was shrouded in secrecy and discretion, with the (TRUST GEEKS HACK EXPERT) team working tirelessly to protect the confidentiality of my sensitive financial information. After what felt like an eternity of nervous anticipation, the day finally arrived when I received the triumphant notification – my wallet had been successfully restored, and all of my precious digital assets had been returned to my control. The sense of relief was indescribable, as I could finally breathe easy knowing that the fruits of my financial discipline had been safeguarded. While the experience of losing access to my wallet was undoubtedly traumatic, (TRUST GEEKS HACK EXPERT) intervention allowed me to emerge from the ordeal with my cryptocurrency holdings intact, and a renewed appreciation for the importance of proactive digital asset management. You can contact Them through EMAIL: [email protected] - TELEGRAM: TRUSTGEEKSHACKEXPERT
22.11.24 15:26 cliftonhandyman

Your Lost Bitcoins Are Not Gone Forever? Enquire From iBolt Cyber Hacker iBolt Cyber Hacker is a cybersecurity service that specializes in Bitcoin and cryptocurrency recovery. Even if your Bitcoin is locked away in a scammer inaccessible wallet, they have the tools and expertise to retrieve it. Many people, including seasoned cryptocurrency investors, face the daunting possibility of never seeing their lost funds again. iBolt cyber hacker service is a potential lifeline in these situations. I understand the concerns many people might have about trusting a third-party service to recover their Bitcoin. iBolt Cyber Hacker takes security seriously, implementing encryption and stringent privacy protocols. I was assured that no sensitive data would be compromised during the recovery process. Furthermore, their reputation in the cryptocurrency community, based on positive feedback from previous clients, gave me confidence that I was in good hands. Whtp +39, 351..105, 3619 Em.ail: ibolt @ cyber- wizard. co m
22.11.24 23:43 teresaborja

all thanks to Tech Cyber Force Recovery expert assistance. As a novice in cryptocurrency, I had been carefully accumulating a modest amount of Bitcoin, meticulously safeguarding my digital wallet and private keys. However, as the adage goes, the best-laid plans can often go awry, and that's precisely what happened to me. Due to a series of technical mishaps and human errors, I found myself locked out of my Bitcoin wallet, unable to access the fruits of my digital labors. Panic set in as I frantically searched for a solution, scouring the internet for any glimmer of hope. That's when I stumbled upon the Tech Cyber Force Recovery team, a group of seasoned cryptocurrency specialists who had built a reputation for their ability to recover lost or inaccessible digital assets. Skeptical at first, I reached out, desperate for a miracle. To my utter amazement, the Tech Cyber Force Recovery experts quickly assessed my situation and devised a meticulous plan of attack. Through their deep technical knowledge, unwavering determination, and a keen eye for detail, they were able to navigate the complex labyrinth of blockchain technology, ultimately recovering my entire Bitcoin portfolio. What had once seemed like a hopeless endeavor was now a reality, and I found myself once again in possession of my digital wealth, all thanks to the incredible efforts of the Tech Cyber Force Recovery team. This experience has not only restored my faith in the cryptocurrency ecosystem. Still, it has also instilled in me a profound appreciation for the critical role that expert recovery services can play in safeguarding one's digital assets. ENAIL < Tech cybers force recovery @ cyber services. com > WEBSITE < ht tps : // tech cyber force recovery. info > TEXT < +1. 561. 726. 3697 >
24.11.24 02:21 [email protected]

I never could have imagined the nightmare of losing access to my digital wallet. All of my cryptocurrency holdings were abruptly imprisoned, inaccessible, and appeared to be lost forever following a catastrophic hardware breakdown. Years of meticulous investment and careful saving were reduced to nothing more than strings of code that I could no longer control, and I could feel the dread and sorrow that swept through me at that very instant. Thankfully, during my worst moment, I came into (TRUST GEEKS HACK EXPERT), a professional service devoted to recovering lost or inaccessible digital data. With optimism, I went out to their team of skilled technologists, laying bare the full nature of my issue. What followed was a laborious, multi-step process that required an almost surgical level of digital forensics and Bitcoin skill. In order to create a thorough profile of my wallet's contents and activities, the (TRUST GEEKS HACK EXPERT) team first thoroughly examined the transaction history and metadata connected to it. Next, they implemented a series of advanced recovery techniques, using cutting-edge software tools to bypass the access barriers that had left me locked out. The entire process was shrouded in secrecy and discretion, with the (TRUST GEEKS HACK EXPERT) team working tirelessly to protect the confidentiality of my sensitive financial information. After what felt like an eternity of nervous anticipation, the day finally arrived when I received the triumphant notification – my wallet had been successfully restored, and all of my precious digital assets had been returned to my control. The sense of relief was indescribable, as I could finally breathe easy knowing that the fruits of my financial discipline had been safeguarded. While the experience of losing access to my wallet was undoubtedly traumatic, (TRUST GEEKS HACK EXPERT) intervention allowed me to emerge from the ordeal with my cryptocurrency holdings intact, and a renewed appreciation for the importance of proactive digital asset management. You can contact Them through EMAIL: [email protected] - TELEGRAM: TRUSTGEEKSHACKEXPERT
25.11.24 02:19 briankennedy

COMMENT ON I NEED A HACKER TO RECOVER MONEY FROM BINARY TRADING. HIRE FASTFUND RECOVERY
25.11.24 02:20 briankennedy

After countless hours of research and desperate attempts to find a solution, I stumbled upon FASTFUND RECOVERY. It was like finding an oasis in the middle of a desert. Their website promised to help victims of scams reclaim what was rightfully theirs, and I instantly knew I had to give them a shot. Before diving headfirst into the recovery process, I wanted to make sure that FASTFUND RECOVERY was the real deal. So, I did my due diligence and looked into their expertise and reputation. To my relief, I found that they had an impeccable track record, successfully assisting countless individuals in recovering their lost funds. Their team consisted of experts in cybersecurity and financial fraud, armed with the knowledge and tools needed to tackle even the most intricate scams. With their reputation preceding them, I felt a renewed sense of hope. FASTFUND RECOVERY successfully came to my aid and got back the amount I lost to these scammers and for this, I am sending this article for clarification. The info of FASTFUND RECOVERY is email: Fastfundrecovery8 (@)Gmail (.) com. Web fastfundrecovery(.)com. (W/A 1 807/500/7554)