Гэртээ тэжээвэр амьтан тэжээдэг хүн бүр тэдэнд хайртай. Гэсэн хэдий ч таны хайртай нохой өөр үүлдэр байсан бол илүү хөөрхөн харагдах байсан уу? NVIDIA-ийн GANimals хэмээх шинэ хэрэгслийн ачаар та өөрийн дуртай тэжээвэр амьтан өөр амьтан байсан бол илүү хөөрхөн харагдах эсэхийг дүгнэж болно.
Энэ оны эхээр NVIDIA Research Интернэт хэрэглэгчид түүний GauGAN хэрэглүүрээр бүдүүлэг ноорог зургуудыг бараг фото бодит зураг болгон хувиргах боломжийг олгосон. Энэ хэрэгсэл нь хэрэглэгчдэд сойзны өнгө сонгох замаар зургийн аль хэсэг нь ус, мод, уулс болон бусад дурсгалт газрууд байх ёстойг зааж өгөх шаардлагатай байсан ч GANimals бүрэн автоматаар ажилладаг. Таны хийх ёстой зүйл бол гэрийн тэжээвэр амьтдынхаа зургийг байршуулах бөгөөд энэ нь сорьцын "нүүрний илэрхийлэл" -ийг хадгалсан бусад амьтдын фото бодит зургийг бүтээх болно.
Энэ долоо хоногт БНСУ-ын Сөүл хотноо болсон Компьютерийн харааны олон улсын бага хуралд илтгэлдээ судлаачид өөрсдийн боловсруулсан алгоритмаа тодорхойлсон байна. . Энэ нь "Fow-shot, UNSpervised Image-to-Image Translation" гэсэн үгийн товчлол юм. Эх зургийн шинж чанарыг зорилтот дүрс болгон хувиргахын тулд хиймэл оюун ухааныг ашиглах үед хиймэл оюун ухааныг ихэвчлэн өөр өөр гэрлийн түвшин, камерын өнцөг бүхий зорилтот зургийн томоохон цуглуулгад сургаж, бодитой харагдах үр дүнг гаргах шаардлагатай болдог. Гэхдээ ийм том зургийн мэдээллийн санг бий болгох нь маш их цаг хугацаа шаарддаг бөгөөд мэдрэлийн сүлжээний боломжийг хязгаарладаг. Хэрэв хиймэл оюун ухааныг тахиа цацагт хяруул болгон хувиргахад сургасан бол энэ нь л сайн ажиллах болно.
Харьцуулбал, FUNIT алгоритмыг давтан дадлага хийдэг зорилтот амьтны хэдхэн зургийг ашиглан сургаж болно. Алгоритмыг хангалттай сургасны дараа түүнд зөвхөн эх сурвалж болон зорилтот амьтдын нэг л зураг хэрэгтэй бөгөөд энэ нь бүрэн санамсаргүй байж болох бөгөөд урьд өмнө хэзээ ч боловсруулж, дүн шинжилгээ хийж байгаагүй.
Сонирхсон хүмүүс GANanimals хаягаар орж үзээрэй , 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 анхааралтай боловсруулсан зургийн асар том мэдээллийн санд найдахгүйгээр хүмүүсийн царайг өөрчлөх боломжтой болно.
Эх сурвалж: 3dnews.ru