Невронната мрежа на Nvidia превръща прости скици в красиви пейзажи

Водопадът на пушача и водопадът на здравия човек

Всички знаем как да нарисуваме бухал. Първо трябва да нарисувате овал, след това друг кръг и след това - получавате великолепна сова. Разбира се, това е шега, и то много стара, но инженерите на Nvidia са се постарали да превърнат фантазията в реалност.

Ново развитие, който се нарича GauGAN, създава великолепни пейзажи от много прости скици (наистина прости - кръгове, линии и всичко останало). Разбира се, това развитие се основава на съвременни технологии - а именно генеративни противникови невронни мрежи.

GauGAN ви позволява да създавате цветни виртуални светове - и не само за забавление, но и за работа. И така, архитекти, ландшафтни дизайнери, разработчици на игри - всички те могат да научат нещо полезно. Изкуственият интелект веднага „разбира“ какво иска човек и допълва първоначалната идея с огромно количество детайли.

„Мозъчната атака по отношение на разработването на дизайн е много по-лесна с помощта на GauGAN, тъй като интелигентна четка може да допълни първоначалната скица чрез добавяне на качествени изображения“, каза един разработчик на GauGAN.

Потребителите на този инструмент могат да променят първоначалната идея, да променят пейзажа или друго изображение, да добавят небе, пясък, море и т.н. Всичко, което сърцето ви желае, а добавянето отнема само няколко секунди.

Невронната мрежа беше обучена с помощта на база данни от милиони изображения. Благодарение на това системата може да разбере какво иска човек и как да постигне това, което иска. Освен това невронната мрежа не забравя и най-малките детайли. Така че, ако схематично нарисувате езеро и няколко дървета до него, след като пейзажът се съживи, всички близки обекти ще се отразят в огледалото на водата на езерото.

Можете да кажете на системата каква трябва да бъде видимата повърхност - тя може да бъде покрита с трева, сняг, вода или пясък. Всичко това може да се трансформира за секунда, така че снегът да стане пясък и вместо снежна пустош, художникът получава пустинен пейзаж.

„Това е като книжка за оцветяване, която казва къде да поставим дървото, къде е слънцето и къде е небето. След това, след първоначалната задача, невронната мрежа анимира картината, добавя необходимите детайли и текстури, рисува отражения. Всичко това се основава на реални изображения“, казва един от разработчиците.

Въпреки че на системата липсва "разбиране" на реалния свят, системата създава грандиозни пейзажи. Това е така, защото тук се използват две невронни мрежи, генератор и дискриминатор. Генераторът създава изображение и го показва на дискриминатора. Той, въз основа на милиони предишни изображения, избира най-реалистичните опции.

Ето защо генераторът "знае" къде трябва да бъдат отраженията. Струва си да се отбележи, че инструментът е много гъвкав и оборудван с голям брой настройки. Така че с него можете да рисувате, приспособявайки се към стила на определен художник, или просто да си поиграете с бързото добавяне на изгрев или залез.

Разработчиците твърдят, че системата не просто взема изображения от някъде, добавя ги заедно и получава резултата. Не, всички получени "снимки" се генерират. Тоест, невронната мрежа „твори“ като истински художник (или дори по-добре).

Засега програмата не е свободно достъпна, но скоро ще бъде възможно да я тествате в работа. Това може да стане на GPU Technology Conference 2019, която в момента се провежда в Калифорния. Късметлиите, които успяха да посетят изложението, вече могат да тестват GauGAN.

Невронните мрежи отдавна са научени да участват в творческия процес. Например миналата година някои от тях могат да създават 3D модели. Освен това разработчиците от DeepMind обучиха невронната мрежа да възстановява триизмерни пространства и обекти от рисунки, снимки и скици. За да пресъздаде проста фигура, една картина е достатъчна за невронната мрежа, за да създаде по-сложни обекти, са необходими пет снимки за „обучение“.

Що се отнася до GauGAN, този инструмент очевидно ще намери достойно търговско приложение - много сфери на бизнеса и науката имат нужда от подобни услуги.

Източник: www.habr.com