Nvidia tehisintellekt muudab lihtsad visandid kauniteks maastikeks.

Suitsetaja juga ning terve inimese juga

Kuidas me kõik teame, et öökulli joonistamine on lihtne. Esiteks joonistame ovaali, seejärel ringi, ja lõpuks — saame suurepärase öökulli. Loomulikult on see naljaga öeldud, ajades aegunud, ent Nvidia insenerid on püüdnud muuta fantaasia reaalsuseks.

Uus arendus, mida nimetatakse GauGAN-iks, loob hämmastavaid maastikke väga lihtsate jooniste põhjal (tõeliselt lihtsad — ringid, jooned ja nii edasi). Loomulikult põhinevad selle arenduse alused kaasaegsetel tehnoloogiatel — nimelt genereerivatel vastandvõrkudel.

GauGAN võimaldab luua värvikaid virtuaalseid monde — mitte ainult meelelahutuseks, vaid ka tööks. Nii saavad arhitektid, maastikuarhitektid, mängude arendajad — kõik nad võivad leida kasulikku teavet. Tehisintellekt mõistab viivitamatult, mida inimene soovib, ja täiendab algseid ideid suure hulga detailidega.

„Ideede genereerimine disaini osas on GauGANi abil palju lihtsam, kuna nutikas pintsel suudab täiendada algset joonist, lisades kvaliteetseid pilte,“ ütles üks GauGANi arendajatest.

Selle tööriista kasutajad saavad muuta algset ideed, kohandades maastikku või muid pilte, lisades taevast, liiva, meri ja nii edasi. Kõike, mida hing igatseb, ja see lisamine toimub vaid mõne sekundi jooksul.

Neurovõrku koolitati miljoneid pilte kasutades. Tänu sellele suudab süsteem mõista, mida inimene soovib ja kuidas soovitud tulemuseni jõuda. Samuti ei unusta neurovõrk väiksemaid detaile. Kui näiteks joonistada karedalt tiik ja mõni puu selle lähedal, siis pärast maastiku elavdamist kajastuvad kõik läheduses olevad objektid tiigi veepinnal.

Süsteemile on võimalik määrata, milline peaks olema nähtav pinnas — see võib olla kaetud rohu, lume, vee või liivaga. Kõike seda saab sekunditega muuta, nii et lumi muutub liivaks ja asemel lumisest tühermaast saab kunstnik kõrbemaastik.

«See see see sees like a coloring book, which tells where to place the tree, where — the sun, and where — the sky. Then, after the initial task, the neural network brings the picture to life, adds necessary details and textures, and draws reflections. All this is based on real images,» says one of the developers.

Despite the system lacking a 'understanding' of the real world, it creates impressive landscapes. This is because it uses two neural networks, a generator and a discriminator. The generator creates an image and shows it to the discriminator. Based on millions of previously seen images, the discriminator chooses the most realistic options.

That’s why the generator 'knows' where reflections should be. It is worth noting that the tool is quite flexible and equipped with a large number of settings. Thus, it can create paintings, adjusting to the style of a specific artist or just to play with the quick addition of a sunrise or sunset.

The developers claim that the system does not simply take images from somewhere, put them together and get a result. No, all the 'pictures' are generated. That is, the neural network 'creates' like a real artist (or even better).

Currently, the program is not available for public access, but it will soon be possible to try it in action. This can be done at the GPU Technology Conference 2019, which is currently taking place in California. Lucky ones who managed to visit the exhibition can already test GauGAN.

Neural networks have long been taught to take part in the creative process. For example, last year, some of them could create 3D models. In addition, developers from DeepMind trained the neural network to restore three-dimensional spaces and objects from drawings, photographs, and sketches. To recreate a simple figure, the neural network needs just one picture; to create more complex objects, five pictures are required for 'training'.

As for GauGAN, this tool will surely find worthy commercial application — many areas of business and science have a need for such services.

Allikas: habr.com