Şelala çixarê û şelala kesê saxlem
Em hemî dizanin ka meriv çawa kewek xêz dike. Pêşî hûn hewce ne ku ovalek, dûv re çemberek din xêz bikin, û dûv re hûn kewek spehî bistînin. Bê guman, ev henekek e, û pir kevnar e, lê endezyarên Nvidia hewl dan ku fantaziyê bibe rastî.
, bi navê GauGAN, ji xêzên pir hêsan (bi rastî hêsan - derdor, xet û her tişt) dîmenên spehî diafirîne. Bê guman, ev pêşkeftin li ser teknolojiyên nûjen - ango torgilokên neuralî yên dijberî yên hilberî ye.
GauGAN dihêle hûn cîhanên virtual yên rengîn biafirînin - ne tenê ji bo şahiyê, lê di heman demê de ji bo xebatê. Ji ber vê yekê, mîmar, sêwiranerên perestgehê, pêşdebirên lîstikê - ew hemî dikarin tiştek kêrhatî fêr bibin. Zehmetiya hunerî tavilê "fêm dike" ku mirov çi dixwaze û ramana orîjînal bi hejmareke mezin hûrgulî temam dike.
Yek ji pêşdebirên GauGAN-ê got, "Bêgumankirina sêwiranek bi karanîna GauGAN-ê pir hêsantir e ji ber ku firçeya biaqil dikare nexşeya orîjînal bi wêneyên bi kalîte zêde bike."
Bikarhênerên vê amûrê dikarin ramana orjînal biguhezînin, dîmenek an wêneyek din biguhezînin, ezman, qûm, derya, hwd. Tiştê ku dilê we bixwaze, û lê zêdekirina wê tenê du saniyan digire.
Tora neuralî bi karanîna databasek bi mîlyonan wêneyan hate perwerde kirin. Bi saya vê, pergal dikare fêm bike ku mirov çi dixwaze û çawa bigihîje tiştê ku ew dixwaze. Wekî din, tora neural hûrguliyên herî piçûk ji bîr nake. Ji ber vê yekê, heke hûn nexşeyek şematîkî ya hewzek û hin darên li tenişta wê xêz bikin, wê hingê piştî ku perestgeh zindî bibe, dê hemî tiştên nêzîk di neynika avê ya hewzê de werin xuyang kirin.
Pergal dikare were gotin ku rûbera xuyayî divê çi be - ew dikare bi giya, berf, av an kumê were pêçandin. Ev hemû di saniyeyekê de dikare were veguheztin, da ku berf bibe qûm û li şûna wêrangehek bi berfê, hunermend bibe dîmenek çolê.
"Ew mîna pirtûkek rengîn e ku ji we re vedibêje ku hûn darê li ku bi cîh bikin, roj li ku derê ye û ezman li ku ye. Dûv re, piştî peywira destpêkê, tora neuralî wêneyê zindî dike, hûrgulî û xêzên pêwîst lê zêde dike, û nîgaran xêz dike. Yek ji pêşdebiran dibêje: "Ev hemî li ser wêneyên rastîn in."
Her çend pergal ji "têgihiştina cîhana rastîn" kêm be jî, pergal dîmenên balkêş çêdike. Ji ber ku du torên neuralî li vir têne bikar anîn, jeneratorek û cûdakarek. Çêker wêneyekî diafirîne û nîşanî cihêkar dide. Ew, li ser bingeha bi mîlyonan wêneyên ku berê hatine dîtin, vebijarkên herî rastîn hildibijêre.
Ji ber vê yekê jenerator "dizane" ku refleks divê li ku bin. Hêjayî gotinê ye ku amûr pir maqûl e û bi hejmareke mezin mîhengan ve hatî çêkirin. Ji ber vê yekê, bi arîkariya wê, hûn dikarin wêneyan xêz bikin, bi şêwaza hunermendek taybetî re biguncînin, an jî tenê bi zûtirîn roj hilatin an tavavêtinê zêde bikin.
Pêşdebir îdîa dikin ku pergal ne tenê wêneyan ji deverekê digire, wan li hev zêde dike û encamê digire. Na, hemî "wêneyên" encam têne çêkirin. Ango, tora neuralî mîna hunermendek rastîn (an hêj çêtir) "diafirîne".
Heya nuha, bername ne belaş peyda dibe, lê di demek nêzîk de dê gengaz be ku wê biceribîne. Ev dikare di Konferansa Teknolojiya GPU 2019 de, ku niha li California diqewime, were kirin. Kesên bextewar ên ku karîbûn serdana pêşangehê bikin dikarin jixwe GauGAN ceribandinê bikin.
Torên neuralî ji mêj ve hatine fêr kirin ku beşdarî pêvajoya afirîneriyê bibin. Ji bo nimûne, sala borî, hinek ji wan . Wekî din, pêşdebirên ji DeepMind tora neuralî perwerde kirin da ku cîh û tiştên sê-alî ji xêzkirin, wêne, û kêşan ji nû ve ava bikin. Ji bo ku jimareyek hêsan ji nû ve were afirandin, tora neuralî hewceyê yek wêneyê ye; ji bo afirandina tiştên tevlihevtir, ji bo "perwerdekirinê" pênc wêne hewce ne.
Wekî ku ji bo GauGAN, ev amûr dê bi eşkere serîlêdana bazirganî ya hêja bibîne - gelek warên karsazî û zanistî hewceyê karûbarên weha ne.
Source: www.habr.com