كل من يحتفظ بحيوان أليف في المنزل يحبهم. ومع ذلك ، هل سيبدو كلبك المفضل أكثر جمالًا إذا كان من سلالة مختلفة؟ بفضل أداة جديدة من NVIDIA تسمى GANimals ، يمكنك تقييم ما إذا كان حيوانك الأليف المفضل سيبدو لطيفًا إذا كان حيوانًا مختلفًا.
في وقت سابق من هذا العام ، بحث NVIDIA مستخدمو الويب باستخدام أداة GauGAN ، والتي حولت الرسومات التقريبية إلى صور شبه واقعية. تطلب هذه الأداة من المستخدمين تحديد أجزاء الصورة التي يجب أن تكون عبارة عن مياه وأشجار وجبال ومعالم أخرى عن طريق تحديد لون الفرشاة المناسب ، لكن GANimals يعمل تلقائيًا بالكامل. كل ما عليك فعله هو تحميل صورة لحيوانك الأليف وسيُنشئ سلسلة من الصور الواقعية لحيوانات أخرى والتي ستحتفظ بـ "تعبير" النمط.
هذا الأسبوع ، في ورقة بحثية تم تقديمها في المؤتمر الدولي لآلة الرؤية في سيول ، كوريا ، وصف الباحثون الخوارزمية التي طوروها - . إنها تعني ترجمة الصور إلى الصور قليلة اللقطات والتي تشرف عليها الأمم المتحدة. عند استخدام الذكاء الاصطناعي لتحويل خصائص صورة المصدر إلى صورة مستهدفة ، يحتاج الذكاء الاصطناعي عادةً إلى التدريب على مجموعة كبيرة من الصور المستهدفة ذات مستويات الإضاءة وزوايا الكاميرا المختلفة من أجل الحصول على نتائج تبدو واقعية. لكن إنشاء قاعدة بيانات كبيرة من الصور يستغرق الكثير من الوقت ويحد من قدرات الشبكة العصبية. إذا تم تدريب الذكاء الاصطناعي على تحويل الدجاج إلى ديوك رومي ، فهذا هو الشيء الوحيد الذي سيكون جيدًا فيه.
بالمقارنة ، يمكن تدريب خوارزمية FUNIT باستخدام عدد قليل من الصور للحيوان المستهدف ، والتي يتم ممارستها بشكل متكرر. بمجرد أن يتم تدريب الخوارزمية بشكل كافٍ ، فإنها تحتاج فقط إلى صورة واحدة للمصدر والحيوانات المستهدفة ، والتي يمكن أن تكون عشوائية تمامًا ولم تتم معالجتها أو تحليلها من قبل.
أولئك الذين يرغبون يمكنهم تجربة الكائنات الحية ، ولكن النتائج حتى الآن منخفضة الدقة وغير مناسبة لأي شيء بخلاف الأغراض الإعلامية أو إرضاء الفضول. يأمل الباحثون في نهاية المطاف في تحسين قدرات الذكاء الاصطناعي والخوارزمية بحيث يصبح من الممكن قريبًا تغيير وجوه الأشخاص دون الاعتماد على قواعد بيانات ضخمة من الصور المختارة بعناية.
المصدر: 3dnews.ru