Tutti coloro che tengono un animale domestico in casa lo adorano. Tuttavia, il tuo amato cane sarebbe ancora più carino se fosse di una razza diversa? Grazie a un nuovo strumento di NVIDIA chiamato GANimals, puoi valutare se il tuo animale domestico preferito sarebbe ancora più carino se fosse un animale diverso.
All'inizio di quest'anno, NVIDIA Research Utenti di Internet con il suo strumento GauGAN, che gli ha permesso di trasformare schizzi grezzi in immagini quasi fotorealistiche. Questo strumento richiedeva agli utenti di specificare quali parti dell'immagine dovevano essere acqua, alberi, montagne e altri punti di riferimento selezionando il colore del pennello appropriato, ma GANimals funziona in modo completamente automatico. Tutto quello che devi fare è caricare una foto del tuo animale domestico e verranno create una serie di immagini fotorealistiche di altri animali che conservano l'“espressione facciale” dell'esemplare.
Questa settimana, in un articolo presentato alla Conferenza internazionale sulla visione artificiale a Seul, in Corea, i ricercatori hanno descritto l'algoritmo da loro sviluppato: . Sta per Traduzione da immagine a immagine con pochi scatti, senza supervisione. Quando si utilizza l'intelligenza artificiale per trasformare le caratteristiche di un'immagine sorgente in un'immagine target, l'intelligenza artificiale in genere deve essere addestrata su un'ampia raccolta di immagini target con diversi livelli di luce e angoli di ripresa per produrre risultati che sembrino realistici. Ma la creazione di un database di immagini così grande richiede molto tempo e limita le capacità della rete neurale. Se un'intelligenza artificiale è addestrata a trasformare i polli in tacchini, è l'unica cosa che farà bene.
In confronto, l’algoritmo FUNIT può essere addestrato utilizzando solo poche immagini dell’animale bersaglio su cui viene praticato ripetutamente. Una volta che l'algoritmo è sufficientemente addestrato, necessita solo di un'immagine degli animali di origine e di destinazione, che può essere completamente casuale e non essere mai stata elaborata o analizzata prima.
Chi è interessato può provare GANanimals , ma finora i risultati sono a bassa risoluzione e non adatti ad altro che a scopi didattici o per soddisfare la curiosità. I ricercatori sperano di migliorare prima o poi le capacità dell'intelligenza artificiale e dell'algoritmo in modo che presto sarà possibile cambiare i volti delle persone senza fare affidamento su enormi database di immagini attentamente curate.
Fonte: 3dnews.ru