NVIDIA तंत्रिका नेटवर्क आपको एक पालतू जानवर को अन्य जानवरों के रूप में कल्पना करने की अनुमति देता है

घर में पालतू जानवर रखने वाला हर व्यक्ति उनसे प्यार करता है। हालाँकि, यदि आपका प्रिय कुत्ता किसी भिन्न नस्ल का होता तो क्या वह और भी प्यारा दिखता? NVIDIA के GANimals नामक नए टूल के लिए धन्यवाद, आप मूल्यांकन कर सकते हैं कि क्या आपका पसंदीदा पालतू जानवर एक अलग जानवर होता तो और भी प्यारा दिखता।

इस साल की शुरुआत में, NVIDIA रिसर्च पहले से ही आश्चर्यचकित इंटरनेट उपयोगकर्ताओं ने उनके गौगैन टूल की मदद से उन्हें रफ स्केच को लगभग फोटोरिअलिस्टिक छवियों में बदलने की अनुमति दी। इस टूल के लिए उपयोगकर्ताओं को उचित ब्रश रंग का चयन करके यह निर्दिष्ट करना होता है कि छवि के किन हिस्सों में पानी, पेड़, पहाड़ और अन्य स्थलचिह्न होने चाहिए, लेकिन GANimals पूरी तरह से स्वचालित रूप से काम करता है। आपको बस अपने पालतू जानवर की एक तस्वीर अपलोड करनी है, और यह अन्य जानवरों की फोटोरिअलिस्टिक छवियों की एक श्रृंखला तैयार करेगी जो नमूने की "चेहरे की अभिव्यक्ति" को बरकरार रखती है।

इस सप्ताह, सियोल, कोरिया में कंप्यूटर विज़न पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में प्रस्तुत एक पेपर में, शोधकर्ताओं ने अपने द्वारा विकसित एल्गोरिदम का वर्णन किया - FUNIT. इसका मतलब फ्यू-शॉट, अनसुपरवाइज्ड इमेज-टू-इमेज ट्रांसलेशन है। स्रोत छवि की विशेषताओं को लक्ष्य छवि में बदलने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करते समय, यथार्थवादी दिखने वाले परिणाम उत्पन्न करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता को आमतौर पर विभिन्न प्रकाश स्तरों और कैमरा कोणों के साथ लक्ष्य छवियों के एक बड़े संग्रह पर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है। लेकिन इतना बड़ा छवि डेटाबेस बनाने में बहुत समय लगता है और तंत्रिका नेटवर्क की क्षमताएं सीमित हो जाती हैं। यदि किसी एआई को मुर्गियों को टर्की में बदलने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, तो यही एकमात्र चीज है जो वह अच्छा करेगी।

इसकी तुलना में, FUNIT एल्गोरिदम को लक्ष्य जानवर की केवल कुछ छवियों का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जा सकता है, जिस पर इसका बार-बार अभ्यास किया जाता है। एक बार जब एल्गोरिदम पर्याप्त रूप से प्रशिक्षित हो जाता है, तो उसे स्रोत और लक्ष्य जानवरों की केवल एक छवि की आवश्यकता होती है, जो पूरी तरह से यादृच्छिक हो सकती है और पहले कभी संसाधित या विश्लेषण नहीं किया गया है।

जो लोग रुचि रखते हैं वे GANanimals को आज़मा सकते हैं एनवीडिया एआई खेल का मैदान, लेकिन अभी तक परिणाम कम रिज़ॉल्यूशन वाले हैं और शैक्षिक उद्देश्यों या जिज्ञासा को संतुष्ट करने के अलावा किसी अन्य चीज़ के लिए उपयुक्त नहीं हैं। शोधकर्ताओं को उम्मीद है कि अंततः एआई और एल्गोरिदम की क्षमताओं में सुधार होगा ताकि सावधानीपूर्वक क्यूरेट की गई छवियों के विशाल डेटाबेस पर भरोसा किए बिना लोगों के चेहरे को बदलना जल्द ही संभव हो सके।

स्रोत: 3dnews.ru