Vsakdo, ki ima hišnega ljubljenčka doma, ga ima rad. Vendar, ali bi bil vaš ljubljeni pes videti še bolj prikupen, če bi bil druge pasme? Zahvaljujoč novemu orodju NVIDIA, imenovanemu GANimals, lahko ocenite, ali bi vaš najljubši hišni ljubljenček izgledal še bolj prikupno, če bi bil druga žival.
V začetku tega leta je NVIDIA Research Internetni uporabniki z njegovim orodjem GauGAN, s katerim je grobe skice spremenil v skoraj fotorealistične slike. To orodje je od uporabnikov zahtevalo, da z izbiro ustrezne barve čopiča določijo, kateri deli slike naj bodo voda, drevesa, gore in druge znamenitosti, vendar GANimals deluje popolnoma samodejno. Vse kar morate storiti je, da naložite fotografijo svojega hišnega ljubljenčka in ustvarila bo niz fotorealističnih slik drugih živali, ki ohranijo "obrazno mimiko" osebka.
Ta teden so v članku, predstavljenem na mednarodni konferenci o računalniškem vidu v Seulu v Koreji, raziskovalci opisali algoritem, ki so ga razvili - . Okrajšava za nekaj posnetkov, nenadzorovano prevajanje slike v sliko. Pri uporabi umetne inteligence za preoblikovanje značilnosti izvorne slike v ciljno sliko, je treba umetno inteligenco običajno učiti na veliki zbirki ciljnih slik z različnimi stopnjami svetlobe in koti kamere, da ustvari rezultate, ki so videti realistični. Toda ustvarjanje tako velike baze slik traja dolgo in omejuje zmogljivosti nevronske mreže. Če je umetna inteligenca usposobljena za spreminjanje piščancev v purane, je to edina stvar, ki bo uspela.
Za primerjavo, algoritem FUNIT je mogoče trenirati z uporabo samo nekaj slik ciljne živali, na kateri se večkrat izvaja. Ko je algoritem dovolj usposobljen, potrebuje samo eno sliko izvorne in ciljne živali, ki je lahko povsem naključna in še nikoli ni bila obdelana ali analizirana.
Zainteresirani lahko poskusijo GANanimals , vendar so zaenkrat rezultati nizke ločljivosti in niso primerni za nič drugega kot za izobraževalne namene ali za potešitev radovednosti. Raziskovalci upajo, da bodo sčasoma izboljšali zmogljivosti umetne inteligence in algoritma, tako da bo kmalu mogoče spreminjati obraze ljudi, ne da bi se zanašali na ogromne zbirke podatkov skrbno urejenih slik.
Vir: 3dnews.ru