Гэрийн тэжээвэр амьтантай хүн бүр тэдэнд хайртай. Гэхдээ таны хайртай нохой өөр үүлдэр байсан бол илүү хөөрхөн харагдах байсан уу? NVIDIA-ийн шинэ GANimals хэрэгслийн ачаар таны хайртай тэжээвэр амьтан өөр үүлдэр байсан бол илүү хөөрхөн харагдах эсэхийг та тооцоолж чадна.
Энэ оны эхээр NVIDIA Research Интернэт хэрэглэгчдэд түүний GauGAN хэрэгсэл нь маш их сэтгэгдэл төрүүлсэн бөгөөд энэ нь бүдүүлэг ноорог зургийг бараг фото бодит зураг болгон хувиргах боломжийг олгосон. Энэхүү хэрэгсэл нь хэрэглэгчдэд сойзны өнгө сонгох замаар зургийн аль хэсэг нь ус, мод, уулс болон бусад дурсгалт газрууд байх ёстойг зааж өгөхийг шаарддаг бол GANimals нь бүрэн автомат юм. Зүгээр л гэрийн тэжээвэр амьтдынхаа зургийг оруулснаар загвар өмсөгчдийн "нүүрний илэрхийлэл" -ийг хадгалсан бусад амьтдын фото бодит зургийг бүтээх болно.
Энэ долоо хоногт Солонгосын Сөүл хотод болсон Машины харааны олон улсын бага хуралд тавьсан илтгэлдээ судлаачид өөрсдийн боловсруулсан алгоритмаа тайлбарлав. Энэ нь "Цөөн зураг" эсвэл "Хяналтгүй зурагнаас зураг руу орчуулах" гэсэн үгийн товчлол юм. Эх зургийн шинж чанарыг зорилтот дүрс болгон хувиргахын тулд хиймэл оюун ухааныг ашиглахдаа бодитой харагдах үр дүнг гаргахын тулд хиймэл оюун ухааныг ихэвчлэн гэрэлтүүлгийн түвшин, камерын өнцөг нь янз бүрийн зорилтот зургийн цуглуулгад сургах шаардлагатай байдаг. Гэсэн хэдий ч ийм том зургийн мэдээллийн санг бий болгох нь удаан хугацаа шаарддаг бөгөөд мэдрэлийн сүлжээний боломжийг хязгаарладаг. Хэрэв хиймэл оюун ухаан нь тахиаг цацагт хяруул болгон хувиргахад сургагдсан бол энэ нь сайн ажиллах цорын ганц зүйл юм.
Харьцуулбал, FUNIT алгоритмыг зорилтот амьтны цөөн хэдэн дүрсийг ашиглан сургаж болно, тэр дээр нь давтан дадлага хийдэг. Алгоритмыг хангалттай сургасны дараа түүнд зөвхөн эх сурвалж болон зорилтот амьтдын нэг л зураг хэрэгтэй бөгөөд үүнийг огт санамсаргүй байдлаар хийх боломжтой бөгөөд урьд өмнө хэзээ ч боловсруулж, дүн шинжилгээ хийж байгаагүй.
Сонирхсон хүмүүс GANanimals-г туршиж үзэх боломжтой , гэхдээ өнөөг хүртэл үр дүн нь нягтрал багатай бөгөөд боловсролын зорилго эсвэл сониуч байдлыг хангахаас өөр зүйлд тохиромжгүй байна. Судлаачид хиймэл оюун ухаан болон алгоритмын чадавхийг сайжруулна гэж найдаж байгаа бөгөөд ингэснээр тэд маш нарийн боловсруулсан зургийн асар том мэдээллийн санд найдалгүйгээр хүмүүсийн нүүр царайг удахгүй солих боломжтой болно.
Эх сурвалж: 3dnews.ru
