Ang busay sa usa ka nanigarilyo ug ang busay sa usa ka himsog nga tawo
Kitang tanan kabalo unsaon pagdrowing og kuwago. Una, pagdrowing og oval, dayon lingin, ug dayon—aw, naa na kay nindot nga kuwago. Sigurado, komedya ra na, ug karaan na kaayo, apan ang mga inhenyero sa Nvidia naningkamot pag-ayo aron matuman ang pantasya.
Usa ka sistema nga gitawag og GauGAN ang nagmugna og mga maanindot nga talan-awon gikan sa yano kaayong mga sketch (yano ra kaayo—mga lingin, linya, ug uban pa). Siyempre, kini nga kalamboan gibase sa modernong mga teknolohiya—ilabi na, ang generative adversarial neural networks.
Ang GauGAN nagtugot sa pagmugna og mga madasigon nga virtual nga kalibutan—dili lang para sa kalingawan apan para usab sa trabaho. Ang mga arkitekto, tigdesinyo sa talan-awon, ug mga developer sa dula makabenepisyo gikan sa mga kapabilidad niini. Ang artipisyal nga paniktik diha-diha dayon nga "masabtan" kung unsa ang gusto sa usa ka tawo ug gipalapdan ang inisyal nga ideya nga adunay daghang detalye.
"Mas sayon ang pag-brainstorm para sa pagpalambo sa disenyo sa tabang sa GauGAN, tungod kay ang smart brush makakomplemento sa inisyal nga sketch pinaagi sa pagdugang og taas nga kalidad nga mga imahe," matod sa usa sa mga developer sa GauGAN.
Ang mga tiggamit niini nga himan makausab sa orihinal nga konsepto, maka-edit sa usa ka talan-awon o uban pang imahe, makadugang og langit, balas, dagat, ug uban pa. Bisan unsa ang gusto sa ilang kasingkasing, ug ang pagdugang molungtad lang og pipila ka segundo.
Ang neural network gibansay gamit ang usa ka database sa minilyon nga mga imahe. Kini nagtugot sa sistema nga masabtan kung unsa ang gusto sa usa ka tawo ug kung giunsa kini makab-ot. Dugang pa, ang neural network dili makalimot sa pinakagamay nga mga detalye. Pananglitan, kung magdrowing ka og eskematiko sa usa ka lim-aw ug pipila ka mga kahoy sa duol, unya human ma-animate ang talan-awon, ang tanan nga duol nga mga butang makita sa tubig sa lim-aw.
Mahimong isulti sa sistema kon unsa ang angay nga hitsura sa makita nga nawong—mahimo kining tabunan og sagbot, niyebe, tubig, o balas. Kining tanan mahimong mausab sa usa ka segundo, aron ang niyebe mahimong balas, ug imbes nga usa ka kamingawan nga puno sa niyebe, ang artista makakuha og talan-awon sa disyerto.
"Murag usa ka coloring book nga nagsulti kanimo asa ibutang ang usa ka kahoy, asa ang adlaw, ug asa ang langit. Dayon, human sa inisyal nga buluhaton, ang neural network mohatag og kinabuhi sa hulagway, nga magdugang sa gikinahanglan nga mga detalye ug mga tekstura, ug mag-render og mga repleksyon. Kining tanan gibase sa tinuod nga mga imahe," matod sa usa sa mga developer.
Bisan pa sa kakulang sa pagsabot sa sistema sa tinuod nga kalibutan, kini nagmugna og impresibong mga talan-awon. Kini tungod kay kini naggamit og duha ka neural network: usa ka generator ug usa ka discriminator. Ang generator nagmugna og usa ka imahe ug gipakita kini sa discriminator, nga, base sa minilyon nga mga imahe nga nakita kaniadto, nagpili sa labing realistiko nga mga variant.
Mao kini ang hinungdan nganong ang generator "nahibal-an" kung asa angay ibutang ang mga repleksyon. Angayan nga matikdan nga ang himan medyo flexible ug adunay daghang mga setting. Pananglitan, magamit kini sa paghimo og mga painting nga gipahaum sa estilo sa usa ka artista o pagdula-dula lang sa dali nga pagdugang og pagsubang sa adlaw o pagsalop sa adlaw.
Ang mga developer nag-ingon nga ang sistema dili lang basta mokuha og mga imahe gikan sa usa ka lugar, i-combine kini, ug mo-produce og resulta. Dili, ang tanang resulta nga "mga litrato" gihimo. Sa ato pa, ang neural network "momugna" sama sa usa ka tinuod nga artista (o mas maayo pa).
Ang programa dili pa libre nga magamit, apan sa dili madugay mahimo nimo kini sulayan sa GPU Technology Conference 2019, nga kasamtangang gipahigayon sa California. Kadtong swerteng makatambong sa eksibisyon mahimo nang mosulay sa GauGAN.
Ang mga neural network dugay nang gitudloan nga moapil sa proseso sa paglalang. Pananglitan, sa miaging tuig, ang uban niini Dugang pa, ang mga developer sa DeepMind nagbansay sa usa ka neural network aron matukod pag-usab ang tulo-ka-dimensyon nga mga wanang ug mga butang gikan sa mga drowing, litrato, ug mga sketch. Aron matukod pag-usab ang usa ka yano nga pigura, ang neural network nanginahanglan lamang og usa ka imahe, samtang ang mas komplikado nga mga butang nanginahanglan og lima ka mga imahe alang sa "pagbansay."
Kon bahin sa GauGAN, kini nga himan klaro nga makakaplag ug takos nga komersyal nga aplikasyon—daghang mga natad sa negosyo ug siyensya ang nanginahanglan sa ingon nga mga serbisyo.
Source: www.habr.com
