Ang Nvidia neural network naghimo sa yano nga mga sketch ngadto sa matahum nga mga talan-awon

Ang talon sa nanigarilyo ug ang talon sa himsog nga tawo

Kitang tanan nahibal-an kung unsaon pagdrowing ang usa ka bukaw. Una kinahanglan nimo nga magdrowing og usa ka oval, unya lain nga lingin, ug dayon - makakuha ka usa ka matahum nga bukaw. Siyempre, kini usa ka joke, ug usa ka tigulang na kaayo, apan ang mga inhenyero sa Nvidia misulay sa paghimo sa pantasya nga matuman.

Bag-ong kalamboan, nga gitawag ug GauGAN, nagmugna og nindot nga mga talan-awon gikan sa yano kaayo nga mga sketch (yano ra kaayo - mga lingin, linya ug tanan). Siyempre, kini nga kalamboan gibase sa modernong mga teknolohiya - nga mao, generative adversarial neural network.

Gitugotan ka sa GauGAN nga maghimo mga mabulukon nga virtual nga kalibutan - ug dili lamang alang sa kalingawan, apan alang usab sa trabaho. Mao nga, mga arkitekto, tigdesinyo sa talan-awon, mga developer sa dula - silang tanan makakat-on og butang nga mapuslanon. Ang artipisyal nga paniktik diha-diha dayon "nakasabot" kung unsa ang gusto sa usa ka tawo ug gidugangan ang orihinal nga ideya nga adunay daghang detalye.

"Ang pag-brainstorm sa mga termino sa pag-uswag sa disenyo labi ka dali sa tabang sa GauGAN, tungod kay ang usa ka intelihente nga brush mahimong makadugang sa una nga sketch pinaagi sa pagdugang mga kalidad nga mga imahe," ingon usa ka developer sa GauGAN.

Ang mga tiggamit niini nga himan mahimong mag-usab sa orihinal nga ideya, mag-usab sa talan-awon o uban pang hulagway, makadugang sa langit, balas, dagat, ug uban pa. Ang tanan nga gusto sa imong kasingkasing, ug ang pagdugang nagkinahanglan lang og pipila ka segundo.

Ang neural network gibansay gamit ang database sa minilyon nga mga imahe. Salamat niini, masabtan sa sistema kung unsa ang gusto sa usa ka tawo ug kung unsaon pagkab-ot ang gusto nila. Dugang pa, ang neural network wala makalimot sa pinakagamay nga mga detalye. Busa, kung magdrowing ka og usa ka lim-aw ug pipila ka mga kahoy sa tupad niini, unya human mapasig-uli ang talan-awon, ang tanan nga duol nga mga butang makita sa salamin sa tubig sa lim-aw.

Mahimo nimong isulti sa sistema kung unsa ang kinahanglan nga makita nga nawong - kini mahimong tabunan sa sagbot, niyebe, tubig o balas. Kining tanan mahimong mabag-o sa usa ka segundo, aron ang niyebe mahimong balas ug imbis nga usa ka niyebe nga kamingawan, ang artista nakakuha usa ka talan-awon sa desyerto.

“Sama sa usa ka coloring book nga nag-ingon asa ibutang ang kahoy, asa ang adlaw, ug asa ang langit. Pagkahuman, pagkahuman sa pasiuna nga buluhaton, ang neural network nag-animate sa litrato, nagdugang sa gikinahanglan nga mga detalye ug mga texture, nagdrowing og mga pagpamalandong. Kining tanan gibase sa tinuod nga mga hulagway,” matod sa usa sa mga developers.

Bisan kung ang sistema kulang sa "pagsabot" sa tinuod nga kalibutan, ang sistema nagmugna og talagsaong mga talan-awon. Kini tungod kay duha ka neural network ang gigamit dinhi, usa ka generator ug usa ka discriminator. Ang generator nagmugna og usa ka imahen ug gipakita kini sa discriminator. Siya, base sa milyon-milyon nga nakita kaniadto nga mga imahe, nagpili sa labing realistiko nga mga kapilian.

Mao nga ang generator "nahibal-an" kung asa ang mga pagpamalandong. Angay nga matikdan nga ang himan flexible kaayo ug nasangkapan sa daghang mga setting. Mao nga, uban niini, mahimo ka magpintal, mag-adjust sa istilo sa usa ka partikular nga artista, o magdula lang sa dali nga pagdugang sa pagsubang sa adlaw o pagsalop sa adlaw.

Giangkon sa mga developer nga ang sistema dili lang magkuha og mga imahe gikan sa usa ka lugar, idugang kini ug makuha ang resulta. Dili, ang tanan nga nadawat nga "mga litrato" nahimo. Kana mao, ang neural network "nagmugna" sama sa usa ka tinuod nga artist (o mas maayo pa).

Sa pagkakaron, ang programa dili libre nga magamit, apan sa dili madugay posible nga sulayan kini sa trabaho. Mahimo kini sa GPU Technology Conference 2019, nga karon nagpadayon sa California. Ang mga swerte nga nakabisita sa eksibit mahimo nang pagsulay sa GauGAN.

Ang mga neural network dugay na nga gitudloan sa pag-apil sa proseso sa paglalang. Pananglitan, sa miaging tuig, ang uban kanila makahimo og 3D nga mga modelo. Dugang pa, ang mga developers gikan sa DeepMind nagbansay sa neural network aron mapasig-uli ang tulo-ka-dimensional nga mga luna ug mga butang gikan sa mga drowing, litrato, ug sketch. Aron makahimo pag-usab sa usa ka yano nga numero, ang usa ka hulagway igo na alang sa neural network, aron makahimo og mas komplikado nga mga butang, lima ka mga hulagway ang gikinahanglan alang sa "pagbansay".

Sama sa alang sa GauGAN, kini nga himan tin-aw nga makit-an ang usa ka takus nga komersyal nga aplikasyon - daghang mga lugar sa negosyo ug siyensya ang adunay panginahanglan alang sa ingon nga mga serbisyo.

Source: www.habr.com