Нейросеть научилась реалистично раскрашивать черно-белые снимки |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория 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 Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-04-01 16:38 Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли создали программу, способную реалистично раскрашивать черно-белые фотографии. Препринт работы доступен на arxiv.org. Кратко об исследовании рассказывает PetaPixel. Исходный код опубликован в репозитории GitHub.
Пример обработки черно-белых изображений нейросетью. Richard Zhang et al. / University of California, Berkeley ![]() Пример обработки черно-белых изображений нейросетью. Richard Zhang et al. / University of California, Berkeley Авторы работы использовали сверточную нейронную сеть (CNN), для обучения которой использовались готовые классифицированные наборы изображений, в том числе SUN. Благодаря этому программа при обработке изображения определяет, к какому типу сцен относится изображение и ориентируется на похожие снимки при подборе цветов.
Слева направо: черно-белое изображение, раскрашенное нейросетью и фотография с изначальными цветами. Richard Zhang et al. / University of California, Berkeley При оценке результатов работы программы участники опроса в 20 процентах случаев посчитали, что снимки раскрашены человеком. Авторы работы отмечают, что этот показатель выше, чем у предыдущих исследований в этой же области.
Пример ошибочного выбора цветов. Richard Zhang et al. / University of California, Berkeley Ранее была представлена нейросеть, которая умеет создавать изображения в стилистике, задаваемой картинами художников. На «вход» подается образец стиля в виде картины и ее семантической карты, которая фактически представляет деление изображения на зоны сходной фактуры, и простой набросок того, что должно получиться. Николай Воронцов Телеграм: t.me/ainewsline Источник: nplus1.ru Комментарии: |
|