Smēķētāja ūdenskritums un veselīga cilvēka ūdenskritums
Mēs visi zinām, kā uzzīmēt pūci. Vispirms jums jāuzzīmē ovāls, tad vēl viens aplis, un tad - jūs saņemat krāšņu pūci. Protams, tas ir joks, turklāt ļoti vecs, taču Nvidia inženieri mēģināja fantāziju īstenot.
, kas saucas GauGAN, veido krāšņas ainavas no ļoti vienkāršām skicēm (tiešām vienkārši - apļi, līnijas un viss). Protams, šīs attīstības pamatā ir mūsdienu tehnoloģijas – proti, ģeneratīvie pretrunīgie neironu tīkli.
GauGAN ļauj izveidot krāsainas virtuālās pasaules – un ne tikai izklaidei, bet arī darbam. Tātad, arhitekti, ainavu dizaineri, spēļu izstrādātāji - viņi visi var iemācīties kaut ko noderīgu. Mākslīgais intelekts uzreiz “saprot”, ko cilvēks vēlas, un papildina sākotnējo ideju ar milzīgu detaļu daudzumu.
"Prāta vētra dizaina izstrādes ziņā ir daudz vienkāršāka ar GauGAN palīdzību, jo viedā ota var papildināt sākotnējo skici, pievienojot kvalitatīvus attēlus," sacīja viens GauGAN izstrādātājs.
Šī rīka lietotāji var mainīt sākotnējo ideju, modificēt ainavu vai citu attēlu, pievienot debesis, smiltis, jūru utt. Viss, ko jūsu sirds vēlas, un pievienošana aizņem tikai dažas sekundes.
Neironu tīkls tika apmācīts, izmantojot miljoniem attēlu datubāzi. Pateicoties tam, sistēma var saprast, ko cilvēks vēlas un kā sasniegt to, ko vēlas. Turklāt neironu tīkls neaizmirst par mazākajām detaļām. Tātad, ja shematiski uzzīmējat dīķi un dažus kokus tam blakus, tad pēc ainavas atdzīvināšanas visi tuvumā esošie objekti tiks atspoguļoti dīķa ūdens spogulī.
Jūs varat pateikt sistēmai, kādai jābūt redzamajai virsmai – to var klāt ar zāli, sniegu, ūdeni vai smiltīm. To visu var pārvērst sekundē, lai sniegs kļūtu par smiltīm un sniegotas tuksneša vietā mākslinieks iegūtu tuksneša ainavu.
“Tā ir kā krāsojamā grāmata, kurā ir rakstīts, kur novietot koku, kur ir saule un kur debesis. Tad pēc sākotnējā uzdevuma neironu tīkls animē attēlu, pievieno nepieciešamās detaļas un faktūras, zīmē atspulgus. Tas viss ir balstīts uz reāliem attēliem,” stāsta viens no izstrādātājiem.
Lai gan sistēmai trūkst "izpratnes" par reālo pasauli, sistēma rada iespaidīgas ainavas. Tas ir tāpēc, ka šeit tiek izmantoti divi neironu tīkli, ģenerators un diskriminators. Ģenerators izveido attēlu un parāda to diskriminētājam. Viņš, pamatojoties uz miljoniem iepriekš redzētu attēlu, izvēlas visreālākās iespējas.
Tāpēc ģenerators "zina", kur jāatrodas atspīdumiem. Ir vērts atzīmēt, ka rīks ir ļoti elastīgs un aprīkots ar lielu skaitu iestatījumu. Tātad, ar to jūs varat gleznot, pielāgojoties konkrēta mākslinieka stilam, vai vienkārši spēlēties, ātri pievienojot saullēktu vai saulrietu.
Izstrādātāji apgalvo, ka sistēma ne tikai no kaut kurienes paņem attēlus, saliek tos kopā un iegūst rezultātu. Nē, visas saņemtās "bildes" tiek ģenerētas. Tas ir, neironu tīkls “rada” kā īsts mākslinieks (vai pat labāk).
Pagaidām programma nav brīvi pieejama, taču drīzumā to varēs izmēģināt darbā. To var izdarīt GPU tehnoloģiju konferencē 2019, kas pašlaik notiek Kalifornijā. Laimīgie, kas varēja apmeklēt izstādi, jau var izmēģināt GauGAN.
Neironu tīkliem jau sen ir mācīts piedalīties radošajā procesā. Piemēram, pagājušajā gadā daži no tiem . Turklāt DeepMind izstrādātāji apmācīja neironu tīklu, lai atjaunotu trīsdimensiju telpas un objektus no zīmējumiem, fotogrāfijām un skicēm. Lai izveidotu vienkāršu figūru, neironu tīklam pietiek ar vienu attēlu, lai izveidotu sarežģītākus objektus, ir nepieciešami pieci attēli “apmācībai”.
Kas attiecas uz GauGAN, šis rīks noteikti atradīs cienīgu komerciālu pielietojumu - daudzām uzņēmējdarbības un zinātnes jomām ir nepieciešami šādi pakalpojumi.
Avots: www.habr.com