Нейросети NVIDIA превратили набросок в фотореалистичное изображение |
||
|
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 |
2019-03-19 14:03 новости нейронных сетей, Творчество ИИ, виртуальная реальность Компания NVIDIA представила GauGAN — программу, которая умеет превращать наброски в фотореалистичные изображения. В основе ее работы — генеративно-состязательные нейросети, которые обучались на миллионе изображений пейзажей. Технологию представили на ежегодной конференции компании GTC 2019, которая прошла в Калифорнии. Создание новых объектов (чаще всего — изображений) с помощью генеративно-состязательных нейросетей — технология уже не новая. Такие алгоритмы могут создавать оригинальные произведения искусства, а совсем недавно разработчики научили такие нейросети создавать портреты несуществующих людей и животных. Что касается создания объектов на основе набросков, то временами у таких алгоритмов получаются не самые правдоподобные результаты: например, нейросеть, которая превращает наброски людей в фотореалистичные портреты, чаще всего выдает что-то слегка пугающее, так как ее работа во многом зависит от навыков рисования набросков того, кто ей пользуется. Рисование пейзажей генеративно-состязательными сетями — задача в этом смысле намного более простая, но и здесь, по сути, результат может сильно отличаться в зависимости от того, насколько удачным получился сам набросок. GauGAN (по задумке разработчиков, название алгоритма созвучно с именем Поля Гогена — художника-постимпрессиониста) может создать фотореалистичное изображение даже на основе совершенно базового наброска из линий и кружочков. В интерфейсе программы доступны несколько «цветов», каждый из которых соответствует объекту, который можно нарисовать: так, в приложении есть «цвета» для облаков, холмов, цветов, полей и других атрибутов пейзажа.
Технологию, которая лежит в основе закрашивания участков специальными текстурами, ученые назвали пространственно-адаптируемой нормализацией (spatially-adaptive normalization, сокращенно SPADE): препринт статьи, в котором она описана, сейчас доступен на arXiv.org. Такая технология как раз и работает на основе генеративно-состязательных нейросетей: обученная на большом количестве изображений, такая система создает фотореалистичные текстуры не всему изображению целиком, а некоторым его частям (как раз цветовым наброскам). Это, по мнению разработчиков, позволяет эффективно облегчить и улучшить процесс «рисования». Пока что приложение представляет собой демоверсию: из текстур в нем доступны только те, которые позволяют создавать на основе набросков пейзажи. В статье, однако, ученые представляют также и результаты работы нейросети в процессе создания объектов, животных и людей. Работа SPADE (последняя колонка) по созданию изображений на основе цветовых набросков в сравнении с работой других похожих систем и grand truth (вторая колонка) Taesung Park et al. / arXiv, 2019 В скором времени демоверсия разработки также должна появиться как часть проекта компании NVIDIA AI Playground: с помощью него любой желающий сможет опробовать эту и другие технологии по созданию и обработке изображений в действии. Елизавета Ивтушок Телеграм: t.me/ainewsline Источник: nplus1.ru Комментарии: |
|