Үй жаныбарын баккандардын баары аларды жакшы көрөт. Бирок, сиздин сүйүктүү итиңиз башка порода болсо, андан да сүйкүмдүү көрүнөт беле? NVIDIA компаниясынын GANimals деп аталган жаңы куралынын аркасында сиз сүйүктүү үй жаныбарыңыз башка жаныбар болсо, андан да сүйкүмдүү көрүнөөрүнө баа бере аласыз.
Ушул жылдын башында, NVIDIA изилдөө Интернет колдонуучуларга өзүнүн GauGAN куралы менен орой эскиздерди дээрлик фотореалисттик сүрөттөргө айлантууга мүмкүндүк берди. Бул курал колдонуучулардан сүрөттүн кайсы бөлүктөрү суу, дарактар, тоолор жана башка жерлер болушу керек экенин көрсөтүүнү талап кылган, бирок GANimals толугу менен автоматтык түрдө иштейт. Болгону үй жаныбарыңыздын сүрөтүн жүктөсөңүз болот, ал башка жаныбарлардын фотореалдуу сүрөттөрүнүн сериясын түзөт, алар үлгүнүн “бетинин мимикасы” сакталат.
Ушул жумада Кореянын Сеул шаарында өткөн Эл аралык компьютердик көрүү конференциясында баяндама жасаган изилдөөчүлөр алар иштеп чыккан алгоритмди сүрөттөштү - . Бул бир нече кадр, көзөмөлсүз Сүрөттөн сүрөткө которуу дегенди билдирет. Булак сүрөтүнүн мүнөздөмөлөрүн максаттуу сүрөткө айландыруу үчүн жасалма интеллектти колдонууда, жасалма интеллект, адатта, реалдуу көрүнгөн натыйжаларды алуу үчүн ар кандай жарык деңгээли жана камера бурчтары бар максаттуу сүрөттөрдүн чоң коллекциясына үйрөтүлүшү керек. Бирок мындай чоң сүрөт базасын түзүү көп убакытты талап кылат жана нейрон тармагынын мүмкүнчүлүктөрүн чектейт. Эгерде AI тоокторду үндүккө айлантууга үйрөтүлсө, анда ал жакшы натыйжа берет.
Салыштыруу үчүн, FUNIT алгоритмин максаттуу жаныбардын бир нече эле сүрөттөрү аркылуу үйрөтсө болот, ал кайра-кайра көнүгүү. Алгоритм жетиштүү түрдө үйрөтүлгөндөн кийин, ага булак жана максаттуу жаныбарлардын бир гана сүрөтү керек, ал толугу менен кокустук болушу мүмкүн жана мурда эч качан иштетилбеген же талданбаган.
Кызыккандар GANanimals дарегине аракет кылса болот , бирок азырынча натыйжалар төмөн чечим жана билим берүү максатында же кызыгууну канааттандыруудан башка эч нерсеге ылайыктуу эмес. Окумуштуулар акыры AI жана алгоритмдин мүмкүнчүлүктөрүн өркүндөтүп, кылдаттык менен тандалып алынган сүрөттөрдүн чоң базаларына ишенбестен адамдардын жүзүн өзгөртүүгө болот деп үмүттөнүшөт.
Source: 3dnews.ru