«Автоматизированный фотошоп»: OpenAI представила нейросеть, которая редактирует изображения по текстовому описанию
МЕНЮ
Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей
ТЕМЫ
Новости ИИ
Городские сумасшедшие
ИИ в медицине
ИИ проекты
Искусственные нейросети
Искусственный интеллект
Слежка за людьми
Угроза ИИ
Компьютерные науки
Машинное обуч. (Ошибки)
Машинное обучение
Машинный перевод
Нейронные сети начинающим
Психология ИИ
Реализация ИИ
Реализация нейросетей
Создание беспилотных авто
Трезво про ИИ
Философия ИИ
Генетические алгоритмы
Капсульные нейросети
Основы нейронных сетей
Распознавание лиц
Распознавание образов
Распознавание речи
Творчество ИИ
Техническое зрение
Чат-боты
Авторизация
2021-12-25 13:01
GLIDE также умеет создавать картинки «с нуля».
Компания OpenAI, известная по разработке моделей искусственного интеллекта GPT-3 и DALL-E, продемонстрировала нейросеть под названием GLIDE. В отличие от аналогов, она способна не только генерировать изображения по текстовому описанию, но и редактировать существующие — с сохранением экспозиции и стиля.
Эффекта удалось достичь благодаря диффузионным моделям. Система искажает исходное изображение, постепенно добавляя в него гауссовский шум, а потом поворачивает процесс вспять, дорисовывая необходимые детали. По похожему принципу работает технология Google для увеличения разрешения.
Исследователи обучили сеть на 3,5 миллиардах параметров и протестировали её как с классификатором CLIP, так и автономно — второй подход оказался эффективнее и показал выборку более высокого качества.
Правки выполняются за несколько секунд с учётом теней и отражений. Кроме того, система распознаёт не только фотографии, но и иллюстрации, поэтому может адаптироваться под художника или стиль конкретной картины.
GLIDE позволяет создавать фотореалистичные изображения, объединять концепции правильным образом и осуществлять художественную визуализацию. По оценкам команды, результаты выглядят предпочтительнее образцов DALL-E в 87% случаях.
OpenAI
Обозреватели из ZME Science отметили, что качество итоговых снимков зачастую сопоставимо с кропотливой работой в Photoshop. Система справляется со сложными запросами вроде «повесить картину Ван Гога на стену», но не всегда понимает странные, такие как «автомобиль с треугольными колёсами».
Разработчики поделились результатами исследования на научном портале arXiv.org и опубликовали исходный код сокращённой модели на GitHub, чтобы её могли протестировать энтузиасты.
Источник: tjournal.ru