Нейросеть научили переносить художественный стиль на изображения |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей 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 Нейронные сети начинающим 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 |
2020-03-14 17:30
Исследователи представили новый инструмент под названием GANILLA - Генеративно-состязательную сеть для перевода фото в иллюстрацию. Целью своей разработки они видели перенос художественного авторского стиля на фото, но с сохранением информации на фото, то есть не видоизменяя объекты на фото. Ниже на примере вы можете видеть стилизацию фото под стиль работ Хаяо Миядзаки.
Предыдущие решения успешно обучались художественному стилю и могли его восстановить на фото, однако нейросеть старалась слишком усердно - многие объекты на фото теряли свои очертания частично или полностью, как будто нейросеть пытается нарисовать ранее увиденные объекты на изученных иллюстрациях взамен тех, что уже там есть. Либо же, нейросеть старалась недостаточно, тогда фото почти не менялось, приобретая лишь редкие признаки стиля. Помимо этого, на картинах часто появлялись нежеланные артефакты. GANILLA очевидно справляется с этой проблемой, сохраняя все объекты на исходном фото в том виде, в котором они были изначально. Авторы отмечают, что для обучения было использовано два разных классификатора: первый для сравнения форм, второй для сравнения стиля. Нейросеть при обучении ориентировалась на обе оценки. Комментарии: |
|