Vole ih svi koji kod kuće drže kućne ljubimce. Međutim, bi li vaš voljeni pas izgledao još slađe da je druge pasmine? Zahvaljujući novom alatu tvrtke NVIDIA pod nazivom GANimals, možete procijeniti bi li vaš omiljeni ljubimac izgledao još slađe da se radi o nekoj drugoj životinji.
Ranije ove godine, NVIDIA Research Korisnici interneta s njegovim alatom GauGAN, koji mu je omogućio pretvaranje grubih skica u gotovo fotorealistične slike. Ovaj alat zahtijevao je od korisnika da odredi koji dijelovi slike trebaju biti voda, drveće, planine i druge znamenitosti odabirom odgovarajuće boje kista, ali GANimals radi potpuno automatski. Sve što trebate učiniti je učitati fotografiju svog ljubimca, a ona će stvoriti niz fotorealističnih slika drugih životinja koje zadržavaju "izraz lica" primjerka.
Ovaj tjedan, u radu predstavljenom na Međunarodnoj konferenciji o računalnom vidu u Seulu, Koreja, istraživači su opisali algoritam koji su razvili - . To je kratica za nekoliko snimaka, nenadzirani prijevod slike na sliku. Kada se koristi umjetna inteligencija za transformaciju karakteristika izvorne slike u ciljnu sliku, umjetna inteligencija se obično mora uvježbati na velikoj kolekciji ciljnih slika s različitim razinama osvjetljenja i kutovima kamere kako bi proizvela rezultate koji izgledaju realistično. Ali stvaranje tako velike baze podataka slika dugo traje i ograničava mogućnosti neuronske mreže. Ako je umjetna inteligencija istrenirana da kokoši pretvara u purane, to je jedino što će učiniti dobro.
Za usporedbu, algoritam FUNIT može se trenirati pomoću samo nekoliko slika ciljane životinje na kojoj se ponavlja. Nakon što se algoritam dovoljno uvježba, potrebna mu je samo jedna slika izvorne i ciljne životinje, koja može biti potpuno nasumična i nikada prije nije obrađena ili analizirana.
Zainteresirani mogu isprobati GANanimals na , ali zasad su rezultati niske rezolucije i nisu prikladni ni za što drugo osim za obrazovne svrhe ili za zadovoljenje znatiželje. Istraživači se nadaju da će s vremenom poboljšati AI i mogućnosti algoritma tako da će uskoro biti moguće mijenjati lica ljudi bez oslanjanja na goleme baze podataka pažljivo odabranih slika.
Izvor: 3dnews.ru