Нейросеть как художник |
||
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 |
2016-07-22 20:20 На самых обыденных фотографиях проступают многочисленные и не вполне различимые сущности. Чаще всего почему-то собаки. Такими снимками интернет стал наполняться в июне 2015 года, когда был запущен DeepDream от Google - один из первых открытых сервисов, основанных на нейронных сетях и предназначенных для обработки изображений. Происходит это приблизительно так: алгоритм анализирует фотографии, находит в них фрагменты, которые напоминают ему какие-либо знакомые объекты - и искажает изображение в соответствии с этими данными. Мунк, пропущенный через DeepDream. Источник: pjreddie.com Сначала проект выложили в виде открытого кода, а затем в интернете появились онлайн-сервисы, созданные по тем же принципам. Один из наиболее удобных и популярных - это Deep Dream Generator: обработка фотографии небольшого размера здесь занимает всего около 15 секунд (ранее пользователям приходилось ждать более часа). Как нейронные сети учатся создавать такие изображения? И почему, кстати, они так называются? Нейросети по своему устройству имитируют настоящие нейронные сети живого организма, но делают это с помощью математических алгоритмов. Создав базовую структуру, можно тренировать её по методам машинного обучения. Если речь идёт о распознавании образов, то через нейросеть нужно пропустить тысячи изображений. Если задача у нейросети другая, то и тренировочные упражнения будут отличаться. Алгоритмы для игры в шахматы, к примеру, анализируют шахматные партии. Тем же путём алгоритм AlphaGo от Google DeepMindPнаучился побеждать в китайскую игру го - что было воспринято как прорыв, поскольку го намного сложнее и нелинейнее, чем шахматы. Совсем недавно нейронную сеть научили предсказывать объятия, поцелуи и рукопожатия. Для этого ей пришлось посмотреть множество сериалов. Источник: youtube.com
Ещё один популярный сервис - это Dreamscope, который умеет не только мечтать о собаках, но и имитировать различные живописные стили. Обработка изображений здесь тоже происходит очень просто и быстро (около 30 секунд). Королева Великобритании Елизавета II до и после обработки в Dreamscope. Источник: ibtimes.com.au Судя по всему, алгоритмическая часть сервиса представляет собой модификацию программы «Neural style», о которой мы уже писали. Совсем недавно появилась программа, которая реалистично раскрашивает чёрно-белые изображения. В предыдущих версиях похожие программы справлялись со своей задачей намного далеко не так хорошо, и считалось большим достижением, если хотя бы 20% людей не могут отличить настоящую картинку от изображения, раскрашенного компьютером. Астронавт «Аполлона-12» до и после колоризации. Источник: wikipedia.org Причём колоризация здесь занимает всего около 1 минуты. Та же самая компания разработчиков также запустила сервис, который распознаёт на картинках разные виды объектов. На этой картинке сервис увидел азиатский храм, фонтан или пагоду. Источник: princeton.edu Эти сервисы могут показаться всего лишь забавным развлечением, но на самом деле всё гораздо интереснее. Новые технологии входят в практику художников-людей и меняют наши представления об искусстве. Вероятно, вскоре людям придётся конкурировать с машинами и в области творчества. Научить алгоритмы распознаванию образов - задача, над которой уже давно бьются разработчики искусственного интеллекта. Поэтому программы, которые раскрашивают старые снимки и рисуют в небе собак, можно считать частью более масштабного и интригующего процесса. Источник: newtonew.com Комментарии: |
|