هرڪو جيڪو گهر ۾ پالتو جانور رکندو آهي انهن کي پيار ڪندو آهي. تنهن هوندي، ڇا توهان جو پيارو ڪتو اڃا به پيارو نظر ايندو جيڪڏهن اهو هڪ مختلف نسل هجي؟ NVIDIA جي هڪ نئين اوزار جي مهرباني جنهن کي GANimals سڏيو ويندو آهي، توهان اندازو لڳائي سگهو ٿا ته ڇا توهان جو پسنديده پالتو جانور اڃا به پيارو نظر ايندو جيڪڏهن اهو هڪ مختلف جانور هجي.
هن سال اڳ، NVIDIA ريسرچ انٽرنيٽ استعمال ڪندڙ هن جي GauGAN ٽول سان، جنهن هن کي اجازت ڏني ته هو ٿلهي اسڪيچ کي لڳ ڀڳ فوٽو ريئلسٽڪ تصويرن ۾ تبديل ڪري. هن ٽول لاءِ صارفين کي اها وضاحت ڪرڻ جي ضرورت آهي ته تصوير جا ڪهڙا حصا پاڻي، وڻ، جبل ۽ ٻيون نشانيون هجڻ گهرجن مناسب برش رنگ جي چونڊ ڪندي، پر GANimals مڪمل طور تي خودڪار طريقي سان ڪم ڪري ٿو. توهان کي صرف اهو ڪرڻو آهي ته توهان جي پالتو جانور جي هڪ تصوير اپ لوڊ ڪريو، ۽ اهو ٻين جانورن جي تصويري حقيقت پسند تصويرن جو هڪ سلسلو ٺاهيندو جيڪو نموني جي "منهن جي اظهار" کي برقرار رکندو.
هن هفتي، سيول، ڪوريا ۾ ڪمپيوٽر ويزن تي بين الاقوامي ڪانفرنس ۾ پيش ڪيل هڪ مقالي ۾، محقق بيان ڪيو ته الورورٿم انهن ترقي ڪئي. . اھو آھي ڪجھ شاٽ، UN-Supervised Image-to-Image Translation. جڏهن مصنوعي ذهانت استعمال ڪندي هڪ ماخذ تصوير جي خاصيتن کي ٽارگيٽ تصوير ۾ تبديل ڪرڻ لاءِ، مصنوعي ذهانت کي عام طور تي تربيت ڏيڻ جي ضرورت آهي ٽارگيٽ تصويرن جي هڪ وڏي مجموعي تي مختلف روشني جي سطحن ۽ ڪئميرا جي زاوين سان نتيجا پيدا ڪرڻ لاءِ جيڪي حقيقي نظر اچن. پر اهڙي وڏي تصويري ڊيٽابيس ٺاهڻ ۾ هڪ ڊگهو وقت وٺندو آهي ۽ نيورل نيٽ ورڪ جي صلاحيتن کي محدود ڪري ٿو. جيڪڏهن هڪ AI کي تربيت ڏني وئي آهي ته ڪڪڙن کي ترڪي ۾ تبديل ڪري، اهو صرف اهو ئي سٺو ڪم ڪندو.
مقابلي ۾، FUNIT الورورٿم کي ٽارگيٽ جانور جي صرف چند تصويرن کي استعمال ڪندي تربيت ڏئي سگهجي ٿو جن تي اهو بار بار مشق ڪيو ويندو آهي. هڪ دفعو الورورٿم کي ڪافي تربيت ڏني وئي آهي، ان کي صرف هڪ تصوير جي ضرورت آهي ذريعو ۽ ٽارگيٽ جانورن جي، جيڪا مڪمل طور تي بي ترتيب ٿي سگهي ٿي ۽ ان کان اڳ ڪڏهن به پروسيس يا تجزيو نه ڪيو ويو آهي.
جيڪي دلچسپي وٺن ٿا ڪوشش ڪري سگھن ٿا GANanimals تي , پر اڃا تائين نتيجا گهٽ ريزوليوشن آهن ۽ تعليمي مقصدن کان سواءِ ڪنهن به شيءِ لاءِ مناسب نه آهن يا تجسس کي پورو ڪرڻ لاءِ. محققن کي اميد آهي ته آخرڪار AI ۽ الگورتھم جي صلاحيتن کي بهتر بڻايو وڃي ته جيئن احتياط سان ٺاهيل تصويرن جي وڏي ڊيٽابيس تي ڀروسو ڪرڻ کان سواءِ ماڻهن جي چهرن کي تبديل ڪرڻ جلد ممڪن ٿي ويندو.
جو ذريعو: 3dnews.ru