{"id":29895,"date":"2019-10-31T21:32:30","date_gmt":"2019-10-31T18:32:30","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/nejroset-ot-nvidia-prevrashhaet-prostejshie-nabroski-v-krasivye-pejzazhi\/"},"modified":"2019-10-31T21:32:30","modified_gmt":"2019-10-31T18:32:30","slug":"nejroset-ot-nvidia-prevrashhaet-prostejshie-nabroski-v-krasivye-pejzazhi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/pt\/blog\/nejroset-ot-nvidia-prevrashhaet-prostejshie-nabroski-v-krasivye-pejzazhi","title":{"rendered":"A rede neural da Nvidia transforma esbo\u00e7os simples em belas paisagens","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"A
\nCachoeira do fumante e cachoeira da pessoa saud\u00e1vel<\/p>\n

Todos n\u00f3s sabemos como desenhar uma coruja. Primeiro, precisamos desenhar uma elipse, depois um c\u00edrculo, e ent\u00e3o \u2014 temos uma coruja maravilhosa. Claro, isso \u00e9 uma piada, uma piada muito antiga, mas os engenheiros da Nvidia se esfor\u00e7aram para que a fantasia se tornasse realidade. <\/p>\n

Novo desenvolvimento<\/a><\/noindex>, que se chama GauGAN, cria paisagens magn\u00edficas a partir de rabiscos muito simples (realmente simples \u2014 c\u00edrculos, linhas e tudo mais). Certamente, a base deste desenvolvimento s\u00e3o as tecnologias modernas \u2014 especificamente, redes neurais generativas adversariais.
\n<\/a><\/noindex>
\nGauGAN permite criar mundos virtuais coloridos \u2014 e n\u00e3o apenas para entretenimento, mas tamb\u00e9m para trabalho. Arquitetos, especialistas em design paisag\u00edstico, desenvolvedores de jogos \u2014 todos podem aproveitar algo \u00fatil. A intelig\u00eancia artificial imediatamente \"entende\" o que a pessoa deseja e complementa a ideia original com uma enorme variedade de detalhes. <\/p>\n

\"O brainstorming em termos de desenvolvimento de design \u00e9 muito mais f\u00e1cil com a ajuda do GauGAN, pois o pincel inteligente pode complementar o rascunho original, adicionando imagens de qualidade\", disse um dos desenvolvedores do GauGAN.<\/p>\n

Os usu\u00e1rios desta ferramenta podem alterar a ideia original, modificar a paisagem ou outra imagem, adicionar c\u00e9u, areia, mar, etc. Tudo o que o cora\u00e7\u00e3o deseja, e a adi\u00e7\u00e3o acontece em apenas alguns segundos.<\/p>\n

A rede neural foi treinada usando um banco de dados de milh\u00f5es de imagens. Gra\u00e7as a isso, o sistema pode entender o que a pessoa deseja e como alcan\u00e7ar o resultado esperado. Al\u00e9m disso, a rede neural n\u00e3o esquece os menores detalhes. Assim, se desenhar um lago esquematicamente e algumas \u00e1rvores ao lado dele, ap\u00f3s dar vida \u00e0 paisagem, todos os objetos pr\u00f3ximos ser\u00e3o refletidos na superf\u00edcie do lago.<\/p>\n

\u00c9 poss\u00edvel indicar ao sistema como deve ser a superf\u00edcie vis\u00edvel \u2014 ela pode ser coberta de grama, neve, \u00e1gua ou areia. Tudo isso pode ser transformado em um segundo, ent\u00e3o a neve se tornar\u00e1 areia e, em vez de uma terra coberta de neve, o artista obter\u00e1 uma paisagem des\u00e9rtica. <\/p>\n

\u00ab\u00c9 como um livro de colorir, onde se diz onde colocar a \u00e1rvore, onde \u2014 o sol, e onde \u2014 o c\u00e9u. Ent\u00e3o, ap\u00f3s a tarefa inicial, a rede neural d\u00e1 vida \u00e0 imagem, adicionando os detalhes e texturas necess\u00e1rios, desenhando reflexos. Tudo isso \u00e9 baseado em imagens reais\u00bb, diz um dos desenvolvedores. <\/p>\n

\r\n \"Por\r\n
<\/div>\r\n <\/div><\/center>
\nEmbora o sistema care\u00e7a de \u00abcompreens\u00e3o\u00bb do mundo real, ele cria paisagens impressionantes. Isso porque aqui s\u00e3o usadas duas redes neurais, um gerador e um discriminador. O gerador cria a imagem e a mostra ao discriminador. Este, com base em milh\u00f5es de imagens j\u00e1 vistas, escolhe as op\u00e7\u00f5es mais realistas. <\/p>\n

Por isso, o gerador \u00absabe\u00bb onde os reflexos devem estar. Vale destacar que a ferramenta \u00e9 bastante flex\u00edvel e vem equipada com uma ampla gama de configura\u00e7\u00f5es. Assim, pode-se criar obras adaptando-se ao estilo de um artista espec\u00edfico ou simplesmente brincar com a adi\u00e7\u00e3o r\u00e1pida de amanhecer ou p\u00f4r do sol. <\/p>\n

Os desenvolvedores afirmam que o sistema n\u00e3o simplesmente pega imagens de algum lugar, as combina e obt\u00e9m um resultado. N\u00e3o, todas as \u00abimagens\u00bb geradas s\u00e3o resultado da cria\u00e7\u00e3o. Ou seja, a rede neural \u00abcria\u00bb, como um verdadeiro artista (ou at\u00e9 melhor).<\/p>\n

At\u00e9 agora, o programa n\u00e3o est\u00e1 dispon\u00edvel ao p\u00fablico, mas em breve poder\u00e1 ser testado. Isso pode ser feito na confer\u00eancia de tecnologia GPU Technology Conference 2019, que est\u00e1 acontecendo agora na Calif\u00f3rnia. Os sortudos que conseguiram visitar a exposi\u00e7\u00e3o j\u00e1 podem testar o GauGAN.<\/p>\n

As redes neurais h\u00e1 muito aprendem a participar do processo criativo. Por exemplo, no ano passado, algumas delas conseguiam criar modelos 3D<\/a><\/noindex>. Al\u00e9m disso, desenvolvedores da DeepMind treinaram uma rede neural para restaurar espa\u00e7os e objetos tridimensionais a partir de desenhos, fotografias, esbo\u00e7os. Para recriar uma figura simples, a rede neural precisa de apenas uma imagem; para criar objetos mais complexos, s\u00e3o necess\u00e1rias cinco imagens para \u00abtreinamento\u00bb.<\/p>\n

Quanto ao GauGAN, essa ferramenta certamente encontrar\u00e1 uma aplica\u00e7\u00e3o comercial digna \u2014 muitos setores de neg\u00f3cios e ci\u00eancia precisam de servi\u00e7os semelhantes.<\/p>\n

Fonte: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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