Almal wat 'n troeteldier by die huis hou, is lief vir hulle. Sou jou geliefde hond egter selfs ouliker lyk as dit βn ander ras was? Danksy 'n nuwe instrument van NVIDIA genaamd GANimals, kan jy evalueer of jou gunsteling troeteldier selfs ouliker sou lyk as dit 'n ander dier was.
VroeΓ«r vanjaar het NVIDIA Research Internetgebruikers met sy GauGAN-instrument, wat hom in staat gestel het om rowwe sketse in byna fotorealistiese beelde te omskep. Hierdie hulpmiddel het van gebruikers vereis om te spesifiseer watter dele van die prent water, bome, berge en ander landmerke moet wees deur die toepaslike kwaskleur te kies, maar GANimals werk heeltemal outomaties. Al wat jy hoef te doen is om 'n foto van jou troeteldier op te laai, en dit sal 'n reeks fotorealistiese beelde van ander diere skep wat die "gesigsuitdrukking" van die monster behou.
Hierdie week, in 'n referaat wat by die Internasionale Konferensie oor Rekenaarvisie in Seoul, Korea aangebied is, het die navorsers die algoritme beskryf wat hulle ontwikkel het - . Dit staan ββvir 'n paar skoot, UN-toesig Beeld-na-beeld-vertaling. Wanneer kunsmatige intelligensie gebruik word om die kenmerke van 'n bronbeeld in 'n teikenbeeld te transformeer, moet die kunsmatige intelligensie tipies opgelei word op 'n groot versameling teikenbeelde met verskillende ligvlakke en kamerahoeke om resultate te lewer wat realisties lyk. Maar die skep van so 'n groot beelddatabasis neem baie tyd en beperk die vermoΓ«ns van die neurale netwerk. As 'n KI opgelei is om hoenders in kalkoene te verander, is dit die enigste ding wat dit goed sal doen.
In vergelyking kan die FUNIT-algoritme opgelei word met slegs 'n paar beelde van die teikendier waarop dit herhaaldelik geoefen word. Sodra die algoritme voldoende opgelei is, benodig dit net een beeld van die bron- en teikendiere, wat heeltemal lukraak kan wees en nog nooit voorheen verwerk of ontleed is nie.
Belangstellendes kan GANanimals probeer by , maar tot dusver is die resultate lae resolusie en nie geskik vir enigiets anders as opvoedkundige doeleindes of om nuuskierigheid te bevredig nie. Die navorsers hoop om uiteindelik die KI en algoritme se vermoΓ«ns te verbeter sodat dit binnekort moontlik sal wees om mense se gesigte te verander sonder om op groot databasisse van noukeurig saamgestelde beelde staat te maak.
Bron: 3dnews.ru