Үй жануарларын ұстайтындардың бәрі оларды жақсы көреді. Дегенмен, сіздің сүйікті итіңіз басқа тұқым болса, одан да сүйкімді көрінеді ме? NVIDIA-ның GANimals деп аталатын жаңа құралының арқасында сүйікті жануарыңыз басқа жануар болса, одан да сүйкімді көрінетінін бағалай аласыз.
Осы жылдың басында NVIDIA Research Ғаламтор пайдаланушылары өзінің GauGAN құралымен дөрекі эскиздерді фотореалистикалық кескіндерге айналдыруға мүмкіндік берді. Бұл құрал пайдаланушылардан суреттің қай бөліктері су, ағаштар, таулар және басқа да көрнекті белгілер болуы керектігін тиісті қылқалам түсін таңдау арқылы көрсетуін талап етті, бірақ GANimals толығымен автоматты түрде жұмыс істейді. Сізге үй жануарыңыздың фотосуретін жүктеп салсаңыз болғаны, ол үлгінің «бет әлпетін» сақтайтын басқа жануарлардың фотореалистік кескіндерін жасайды.
Осы аптада Кореяның Сеул қаласында өткен халықаралық компьютерлік көру конференциясында баяндама жасаған зерттеушілер өздері жасаған алгоритмді сипаттады - . Бұл «Бірнеше рет түсірілген, бақылаусыз суреттен кескінге аударма» дегенді білдіреді. Бастапқы кескіннің сипаттамаларын мақсатты кескінге түрлендіру үшін жасанды интеллект пайдаланылған кезде, жасанды интеллект, әдетте, шынайы көрінетін нәтижелерді шығару үшін әртүрлі жарық деңгейлері мен камера бұрыштары бар мақсатты кескіндердің үлкен жинағында жаттықтыру керек. Бірақ мұндай үлкен кескіндер базасын жасау көп уақытты алады және нейрондық желінің мүмкіндіктерін шектейді. Егер AI тауықтарды күркетауықтарға айналдыруға үйретілсе, бұл оның жақсы жұмыс істейтін жалғыз нәрсесі.
Салыстыру үшін, FUNIT алгоритмін бірнеше рет қайталанатын мақсатты жануардың бірнеше кескінін пайдаланып үйретуге болады. Алгоритм жеткілікті түрде үйретілгеннен кейін оған тек бір ғана бастапқы және мақсатты жануарлардың кескіні қажет, ол толығымен кездейсоқ болуы мүмкін және бұрын ешқашан өңделмеген немесе талданбаған.
Қызығушылық танытқандар GANanimals сайтында көріңіз , бірақ әзірге нәтижелердің ажыратымдылығы төмен және білім беру мақсаттарынан басқа ештеңеге немесе қызығушылықты қанағаттандыруға жарамайды. Зерттеушілер ақырында AI мен алгоритм мүмкіндіктерін жақсартуға үміттенеді, осылайша мұқият өңделген кескіндердің үлкен дерекқорына сүйенбестен адамдардың бет-әлпетін өзгерту мүмкін болады.
Ақпарат көзі: 3dnews.ru