{"id":29895,"date":"2019-10-31T21:32:30","date_gmt":"2019-10-31T18:32:30","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/nejroset-ot-nvidia-prevrashhaet-prostejshie-nabroski-v-krasivye-pejzazhi\/"},"modified":"2019-10-31T21:32:30","modified_gmt":"2019-10-31T18:32:30","slug":"nejroset-ot-nvidia-prevrashhaet-prostejshie-nabroski-v-krasivye-pejzazhi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/nejroset-ot-nvidia-prevrashhaet-prostejshie-nabroski-v-krasivye-pejzazhi","title":{"rendered":"Le r\u00e9seau neuronal de Nvidia transforme les esquisses les plus simples en paysages magnifiques.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Le
\nLa cascade du fumeur et la cascade de l'homme en bonne sant\u00e9<\/p>\n

Nous savons tous comment dessiner un hibou. Il faut d'abord dessiner un ovale, puis un autre cercle, et ensuite \u2014 cela donne un superbe hibou. Bien s\u00fbr, c'est une blague, et une tr\u00e8s ancienne, mais les ing\u00e9nieurs de Nvidia ont travaill\u00e9 dur pour transformer cette id\u00e9e en r\u00e9alit\u00e9. <\/p>\n

Nouvelle invention<\/a><\/noindex>, appel\u00e9e GauGAN, cr\u00e9e de magnifiques paysages \u00e0 partir de croquis tr\u00e8s simples (vraiment simples \u2014 cercles, lignes, et tout). Bien s\u00fbr, cette invention repose sur des technologies modernes \u2014 \u00e0 savoir des r\u00e9seaux de neurones antagonistes g\u00e9n\u00e9ratifs.
\n<\/a><\/noindex>
\nGauGAN permet de cr\u00e9er des mondes virtuels color\u00e9s \u2014 et pas seulement pour le divertissement, mais aussi pour le travail. Ainsi, architectes, sp\u00e9cialistes en architecture de paysage, d\u00e9veloppeurs de jeux \u2014 tous peuvent en tirer quelque chose d'utile. L'intelligence artificielle comprend instinctivement ce que veut l'utilisateur et enrichit l'id\u00e9e initiale d'une multitude de d\u00e9tails. <\/p>\n

\"Le brainstorming pour la conception de design est beaucoup plus facile avec l'aide de GauGAN, car le pinceau intelligent peut compl\u00e9ter le croquis initial en ajoutant des images de qualit\u00e9\", a d\u00e9clar\u00e9 l'un des d\u00e9veloppeurs de GauGAN.<\/p>\n

Les utilisateurs de cet outil peuvent modifier l'id\u00e9e initiale, ajuster le paysage ou une autre image, ajouter un ciel, des sables, de la mer, etc. Tout ce qu'ils d\u00e9sirent, et l'ajout se fait en quelques secondes.<\/p>\n

Le r\u00e9seau de neurones a \u00e9t\u00e9 form\u00e9 en utilisant une base de millions d'images. Gr\u00e2ce \u00e0 cela, le syst\u00e8me peut comprendre ce que d\u00e9sire l'utilisateur et comment y parvenir. De plus, le r\u00e9seau de neurones n'oublie pas les moindres d\u00e9tails. Par exemple, si un \u00e9tang et quelques arbres sont esquiss\u00e9s \u00e0 proximit\u00e9, alors, apr\u00e8s l'animation du paysage, tous les objets environnants seront refl\u00e9t\u00e9s dans le miroir de l'\u00e9tang.<\/p>\n

Le syst\u00e8me peut indiquer quelle devrait \u00eatre la surface visible \u2014 elle peut \u00eatre couverte de gazon, de neige, d'eau ou de sable. Tout cela peut \u00eatre transform\u00e9 en une seconde, de sorte que la neige devienne du sable et qu'au lieu d'une lande enneig\u00e9e, l'artiste obtienne un paysage d\u00e9sertique. <\/p>\n

\u00abC'est comme un livre de coloriage, o\u00f9 il est indiqu\u00e9 o\u00f9 placer les arbres, o\u00f9 mettre le soleil et o\u00f9 mettre le ciel. Ensuite, apr\u00e8s la t\u00e2che initiale, le r\u00e9seau neuronal donne vie \u00e0 l'image, ajoute les d\u00e9tails et les textures n\u00e9cessaires, et dessine les reflets. Tout cela est bas\u00e9 sur des images r\u00e9elles\u00bb, dit l'un des d\u00e9veloppeurs. <\/p>\n

\r\n \"Lire\r\n
<\/div>\r\n <\/div><\/center>
\nBien que le syst\u00e8me manque de \u00abcompr\u00e9hension\u00bb du monde r\u00e9el, il g\u00e9n\u00e8re des paysages impressionnants. Tout cela gr\u00e2ce \u00e0 l'utilisation de deux r\u00e9seaux de neurones, un g\u00e9n\u00e9rateur et un discriminateur. Le g\u00e9n\u00e9rateur cr\u00e9e l'image et la montre au discriminateur. Celui-ci, en se basant sur des millions d'images vues auparavant, s\u00e9lectionne les options les plus r\u00e9alistes. <\/p>\n

C'est pourquoi le g\u00e9n\u00e9rateur \u00absait\u00bb o\u00f9 doivent \u00eatre les reflets. Il est \u00e0 noter que l'outil est tr\u00e8s flexible et \u00e9quip\u00e9 d'un grand nombre de r\u00e9glages. Ainsi, il est possible de cr\u00e9er des tableaux en s'adaptant au style d'un artiste particulier ou simplement de jouer avec l'ajout rapide d'un lever ou d'un coucher de soleil. <\/p>\n

Les d\u00e9veloppeurs affirment que le syst\u00e8me ne se contente pas de prendre des images ici et l\u00e0, de les assembler pour obtenir un r\u00e9sultat. Non, toutes les \u00abimages\u00bb obtenues sont g\u00e9n\u00e9r\u00e9es. Cela signifie que le r\u00e9seau neuronal \u00abcr\u00e9e\u00bb comme un v\u00e9ritable artiste (ou m\u00eame mieux).<\/p>\n

Pour l'instant, le programme n'est pas disponible publiquement, mais il sera bient\u00f4t possible de le tester en action. Cela peut se faire lors de la conf\u00e9rence technologique GPU Technology Conference 2019, qui se d\u00e9roule actuellement en Californie. Les chanceux qui ont pu assister \u00e0 la conf\u00e9rence peuvent d\u00e9j\u00e0 tester GauGAN.<\/p>\n

Les r\u00e9seaux de neurones participent d\u00e9j\u00e0 depuis longtemps au processus cr\u00e9atif. Par exemple, l'ann\u00e9e derni\u00e8re, certains d'entre eux pouvaient cr\u00e9er des mod\u00e8les 3D<\/a><\/noindex>. De plus, les d\u00e9veloppeurs de DeepMind ont form\u00e9 un r\u00e9seau de neurones \u00e0 restaurer des espaces et des objets tridimensionnels \u00e0 partir de dessins, de photos et de croquis. Pour recr\u00e9er une forme simple, un r\u00e9seau de neurones n'a besoin que d'une image, tandis que pour cr\u00e9er des objets plus complexes, il faut cinq images pour l'entra\u00eenement.<\/p>\n

En ce qui concerne GauGAN, cet outil trouvera clairement une application commerciale digne de ce nom \u2014 de nombreux secteurs d'activit\u00e9 et de recherche ont besoin de services similaires.<\/p>\n

Source : habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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