NVIDIA একটি মেশিন লার্নিং সিস্টেমের জন্য কোড খোলে যা স্কেচ থেকে ল্যান্ডস্কেপ সংশ্লেষ করে

NVIDIA কোম্পানি প্রকাশিত মেশিন লার্নিং সিস্টেম সোর্স কোড তলোয়ার (GauGAN), যা আপনাকে রুক্ষ স্কেচের উপর ভিত্তি করে বাস্তবসম্মত ল্যান্ডস্কেপ সংশ্লেষণ করতে দেয়, সেইসাথে প্রকল্পের সাথে যুক্ত প্রশিক্ষিত মডেল. সিস্টেম ছিল প্রদর্শিত মার্চ মাসে জিটিসি 2019 সম্মেলনে, তবে কোডটি গতকাল প্রকাশিত হয়েছিল। উন্নয়ন খোলা মালিকানা লাইসেন্সের অধীনে সিসি বাই-এনসি-এসএ 4.0 (Creative Commons Attribution-Noncommercial-ShareAlike 4.0), শুধুমাত্র অ-বাণিজ্যিক ব্যবহারের জন্য অনুমতি দেয়। কোডটি ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে পাইথনে লেখা হয় পাইটর্চ.

স্কেচগুলি একটি খণ্ডিত মানচিত্রের আকারে আঁকা হয় যা দৃশ্যে আনুমানিক বস্তুর স্থান নির্ধারণ করে। উত্পন্ন বস্তুর প্রকৃতি রঙ চিহ্ন ব্যবহার করে নির্দিষ্ট করা হয়. উদাহরণস্বরূপ, একটি নীল ভরাট আকাশে, নীল জলে, গাঢ় সবুজ গাছে, হালকা সবুজ ঘাসে, হালকা বাদামী পাথরে, গাঢ় বাদামী পাহাড়ে, ধূসর তুষারে, একটি বাদামী রেখা রাস্তাতে রূপান্তরিত হয় এবং একটি নীল। নদীতে লাইন উপরন্তু, রেফারেন্স ইমেজ নির্বাচনের উপর ভিত্তি করে, সামগ্রিক রচনা শৈলী এবং দিনের সময় নির্ধারিত হয়। ভার্চুয়াল ওয়ার্ল্ড তৈরির জন্য প্রস্তাবিত টুলটি স্থপতি এবং নগর পরিকল্পনাবিদ থেকে শুরু করে গেম ডেভেলপার এবং ল্যান্ডস্কেপ ডিজাইনারদের বিস্তৃত বিশেষজ্ঞদের জন্য উপযোগী হতে পারে।

বস্তুগুলি একটি জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা সংশ্লেষিত হয় (GAN), যা একটি পরিকল্পিত সেগমেন্টেড মানচিত্রের উপর ভিত্তি করে বাস্তবসম্মত চিত্র তৈরি করে, কয়েক মিলিয়ন ফটোগ্রাফে প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল থেকে বিশদ ধার করে। পূর্বে বিকশিত ইমেজ সংশ্লেষণ সিস্টেমের বিপরীতে, প্রস্তাবিত পদ্ধতিটি মেশিন লার্নিং-এর উপর ভিত্তি করে রূপান্তর দ্বারা অনুসরণকারী অভিযোজিত স্থানিক রূপান্তর ব্যবহারের উপর ভিত্তি করে। শব্দার্থিক মার্কআপের পরিবর্তে একটি বিভক্ত মানচিত্র প্রক্রিয়াকরণ আপনাকে সঠিক মিল ফলাফল অর্জন করতে এবং শৈলী নিয়ন্ত্রণ করতে দেয়।

বাস্তবতা অর্জন করতে, দুটি নিউরাল নেটওয়ার্ক একে অপরের সাথে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে: একটি জেনারেটর এবং একটি বৈষম্যকারী। জেনারেটর বাস্তব ফটোগ্রাফের উপাদানের মিশ্রণের উপর ভিত্তি করে ছবি তৈরি করে, এবং বৈষম্যকারী বাস্তব চিত্র থেকে সম্ভাব্য বিচ্যুতি চিহ্নিত করে। ফলস্বরূপ, প্রতিক্রিয়া গঠিত হয়, যার ভিত্তিতে জেনারেটর ক্রমবর্ধমান ভাল নমুনা রচনা করতে শুরু করে যতক্ষণ না বৈষম্যকারী তাদের আসল থেকে আলাদা করা বন্ধ করে দেয়।

উত্স: opennet.ru