NVIDIA-ն ակտիվորեն փորձարկում է խորը ուսուցման ոլորտում, և նրա աշխատանքի արդյունքները երբեմն բավականին հետաքրքիր են լինում։ Ընկերությունը GDC 2019-ին հայտարարեց GauGAN-ի՝ խելացի նկարչական հավելվածի ստեղծման մասին, որն օգտագործում է խորը ուսուցման մոդել՝ պարզ գծագրերի ֆոտոռեալիստական տարբերակներ ստեղծելու համար: Հավելվածի անունը վերաբերում է ֆրանսիացի հետիմպրեսիոնիստ նկարիչ Պոլ Գոգենին և ծրագրաշարի կողմից գեներատիվ հակառակորդ ցանցերի (GANs) օգտագործմանը՝ նկարներ իրատեսորեն ընդօրինակող պատկերներ ստեղծելու համար:
Ինչպե՞ս է աշխատում GauGAN-ը: Ընկերության պարզաբանմամբ՝ հավելվածը նման է «խելացի վրձնի», որը լրացնում է օգտատիրոջ էսքիզի մանրամասները (NVIDIA-ն այն անվանում է «հատվածային քարտեզ»): Ըստ էության, օգտատերը կամ նկարիչը պարզապես պլան է դնում այն բանի համար, թե ինչ է ուզում տեսնել վերջում և պիտակավորում է յուրաքանչյուր հատված՝ նշելով, թե ինչ պետք է լինի: Այնուհետև GauGAN-ը վերցնում է իր պարտականությունը՝ լրացնելով լրացուցիչ մանրամասներ և գծագրերն ավելի իրատեսական դարձնելով:
Վերապատրաստված միլիոնավոր գեղարվեստական պատկերների վրա՝ խորը ուսուցման մոդելն այնուհետև համալրում է լանդշաֆտը տպավորիչ (բայց ոչ միշտ կատարյալ) արդյունքներով: Եթե դուք լճակ նկարեք, մոտակա տարրերը, ինչպիսիք են ծառերը և քարերը, կարտացոլվեն ջրի մեջ: Բավական է սեգմենտի պիտակը փոխել «խոտից» «ձյուն», և ամբողջ պատկերը կփոխվի՝ վերածվելով ձմեռայինի, և տերևավոր ծառերը մերկ կլինեն։ Հասկանալու համար, թե ինչի մասին է խոսքը, կարող եք դիտել ստորև ներկայացված տեսանյութը։
Հարկ է նաև նշել, որ չնայած GauGAN-ն օգտագործում է լայնածավալ գիտելիքներ՝ հիմնված բազմաթիվ այլ պատկերների վրա՝ վերջնական աշխատանքները ստեղծելու համար, վերջիններս դեռ համարվում են օրիգինալ, քանի որ հավելվածը ստեղծում է բոլորովին նոր ստացված պատկերներ:
NVIDIA-ի նոր խելացի գրաֆիկայի խմբագրիչը չի սահմանափակվում միայն բնական տեսարաններով կամ լանդշաֆտներով. հավելվածը կարող է ավելացնել շենքեր, ճանապարհներ և նույնիսկ մարդկանց: GauGAN-ը նաև թույլ է տալիս օգտատերերին կիրառել զտիչներ՝ ոճավորելով արդյունքը՝ իրենց ցանկալի ոճին համապատասխան: Նման ֆիլտրերը, ի թիվս այլ բաների, կարող են ընդօրինակել կոնկրետ նկարչի (օրինակ՝ Վան Գոնի) ոճը կամ հարմարեցնել տեսարանի լուսավորությունը՝ փոխելով պատկերները ցերեկից գիշեր։
Անհասկանալի է, թե արդյոք GauGAN-ը երբևէ կթողարկվի սպառողների ամենօրյա օգտագործման համար, բայց ես կարծում եմ, որ վաղ թե ուշ սովորական օգտվողները կարող են ձեռք բերել նման բավականին օգտակար գործիքներ, որոնք կպարզեցնեն աշխատանքը տարբեր ոլորտներում՝ ճարտարապետությունից և նկարազարդումից մինչև խաղերի մշակում:
Այնուամենայնիվ, NVIDIA AI Playground ռեսուրսի վրա հետաքրքրվողները կարող են ծանոթանալ մեքենայական ուսուցման որոշ հնարավորությունների հետ: Օրինակ, այնտեղ ներկա Artistic Style Transfer ցուցադրության մեջ դուք կարող եք մշակել ցանկացած լուսանկար հայտնի նկարիչների ոճով։
NVIDIA-ի նմանատիպ այլ փորձերը ներառում են ուսումնասիրություն, որը ցույց է տալիս, թե ինչպես AI-ի կողմից ստեղծված տեսողական էֆեկտները կարող են համակցվել ավանդական rasterization խողովակաշարի հետ: Արդյունքը հիբրիդային գրաֆիկական համակարգ է, որը կարող է օգտագործվել խաղերի, ֆիլմերի և վիրտուալ իրականության մեջ: Նմանատիպ մեկ այլ օրինակ է ձյունով լցված փողոցները ամառայինի վերածելու ալգորիթմը, որը մշակվել է ընկերության մասնագետների կողմից՝ ավելի արդյունավետ ավտոպիլոտների ուսուցման համար։
Source: 3dnews.ru