Нейросеть научилась реалистично раскрашивать черно-белые снимки |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод 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 Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи 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 Источник: nplus1.ru Комментарии: |
|