Компания NVIDIA опубликовала исходные тексты системы машинного обучения SPADE (GauGAN), позволяющей синтезировать реалистичные пейзажи на основе грубых набросков, а также связанные с проектом нетренированные модели. Система была продемонстрирована в марте на конференции GTC 2019, но код был опубликован только вчера. Наработки открыты под свободной лицензией CC BY-NC-SA 4.0 (Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0), допускающей использование только в некоммерческих целях. Код написан на языке Python с применением фреймворка PyTorch.
Наброски оформляются в виде сегментированной карты, определяющей размещение примерных объектов на сцене. Характер генерируемых объектов задаётся при помощи цветовых меток. Например, голубая заливка преобразуется в небо, синяя в воду, тёмно зелёная в деревья, светло зелёная в траву, светло коричневая в камни, тёмно коричневая в горы, серая в снег, коричневая линия преобразуется в дорогу, а синяя линия в реку. Дополнительно на основе выбора эталонных изображений определяется общий стиль композиции и время суток. Предлагаемый инструмент для создания виртуальных миров может оказаться полезным широкому кругу специалистов, от архитекторов и планировщиков городской среды до разработчиков игр и ландшафтных дизайнеров.
Объекты синтезируются генеративно-состязательной нейронной сетью (GAN), которая на основе схематичной сегментированной карты создаёт реалистичные изображения, заимствуя детали из модели, предварительно обученной на нескольких миллионах фотоснимков. В отличие от ранее развиваемых систем синтеза изображений предложенный метод основан на применении адаптивного пространственного преобразования с последующей трансформацией на основе машинного обучения. Обработка сегментированной карты вместо семантической разметки позволяет добиться точного соответствия результата и контролировать стиль.
Pentru a atinge realismul, două rețele neuronale concurează între ele: un generator și un discriminator. Generatorul generează imagini bazate pe amestecarea elementelor din fotografii reale, iar discriminatorul identifică posibile abateri de la imaginile reale. Ca urmare, se formează feedback, pe baza căruia generatorul începe să compună mostre din ce în ce mai bune până când discriminatorul încetează să le distingă de cele reale.
Sursa: opennet.ru