Etxean maskota bat gordetzen duten guztiek maite dituzte. Hala ere, zure txakur maitea are politagoa izango litzateke arraza ezberdina balitz? GANimals izeneko NVIDIA-ren tresna berri bati esker, zure maskota gogokoena beste animalia bat balitz are politagoa izango litzatekeen ebalua dezakezu.
Urte hasieran, NVIDIA Research Interneteko erabiltzaileek bere GauGAN tresnarekin, zirriborro zakarrak irudi ia fotorealista bihurtzeko aukera eman zion. Tresna honek erabiltzaileek irudiaren zein zati izan behar zuten ura, zuhaitzak, mendiak eta beste mugarri batzuk zehaztea eskatzen zuen pintzelaren kolore egokia hautatuta, baina GANimals-ek erabat automatikoki funtzionatzen du. Egin behar duzun guztia zure maskotaren argazki bat igotzea baino ez da, eta alearen "aurpegi-adierazpena" gordetzen duten beste animalien irudi fotorealista batzuk sortuko dira.
Aste honetan, Seulen, Koreako Konputagailuaren Ikusmenari buruzko Nazioarteko Konferentzian aurkeztutako lan batean, ikertzaileek garatu duten algoritmoa deskribatu dute - . Irudi-irudiaren Itzulpena Gainbegiratu gabekoa, argazki gutxikoa da. Adimen artifiziala iturri-irudi baten ezaugarriak helburu-irudi bihurtzeko erabiltzen denean, adimen artifiziala normalean argi-maila eta kamera-angelu desberdinak dituzten helburuko irudien bilduma handi batean trebatu behar da, itxura errealista duten emaitzak lortzeko. Baina halako irudi datu-base handi bat sortzeak denbora luzea behar du eta sare neuronalaren gaitasunak mugatzen ditu. AI bat oiloak indioilar bihurtzeko trebatzen bada, hori da ondo egingo duen gauza bakarra.
Alderatuz, FUNIT algoritmoa behin eta berriz lantzen den xede-animaliaren irudi gutxi batzuk erabiliz entrena daiteke. Algoritmoa behar adina entrenatu ondoren, jatorriko eta helburuko animalien irudi bakarra behar du, guztiz ausazkoa izan daitekeena eta inoiz prozesatu edo aztertu ez dena.
Interesa dutenek GANanimals-en probatu dezakete , baina orain arte emaitzak bereizmen baxukoak dira eta ez dira egokiak hezkuntza helburuetarako edo jakin-mina asetzeko beste ezertarako. Ikertzaileek azkenean AI eta algoritmoaren gaitasunak hobetzea espero dute, laster jendearen aurpegia aldatzeko aukera izan dadin, arretaz zaindutako irudien datu-base handietan fidatu gabe.
Iturria: 3dnews.ru