Të gjithë ata që mbajnë një kafshë shtëpiake në shtëpi e duan atë. Megjithatë, a do të dukej qeni juaj i dashur edhe më i lezetshëm nëse do të ishte një racë tjetër? Falë një mjeti të ri nga NVIDIA të quajtur GANimals, ju mund të vlerësoni nëse kafsha juaj e preferuar do të dukej edhe më e lezetshme nëse do të ishte një kafshë tjetër.
Në fillim të këtij viti, NVIDIA Research Përdoruesit e internetit me mjetin e tij GauGAN, i cili e lejoi atë të kthente skicat e përafërta në imazhe pothuajse fotorealiste. Ky mjet kërkonte që përdoruesit të specifikonin se cilat pjesë të imazhit duhet të ishin uji, pemët, malet dhe pikat e tjera të referimit duke zgjedhur ngjyrën e duhur të furçës, por GANimals funksionon plotësisht automatikisht. E tëra çfarë ju duhet të bëni është të ngarkoni një foto të kafshës suaj, dhe ajo do të krijojë një seri imazhesh fotorealiste të kafshëve të tjera që ruajnë "shprehjen e fytyrës" të ekzemplarit.
Këtë javë, në një punim të paraqitur në Konferencën Ndërkombëtare mbi Vizionin Kompjuterik në Seul, Kore, studiuesit përshkruan algoritmin që ata zhvilluan - . Ai do të thotë Përkthim imazh-për-imazh i pambikëqyrur nga disa shkrepje. Kur përdorni inteligjencën artificiale për të transformuar karakteristikat e një imazhi burimor në një imazh të synuar, inteligjenca artificiale zakonisht duhet të trajnohet në një koleksion të madh imazhesh të synuara me nivele të ndryshme drite dhe kënde të ndryshme të kamerës për të prodhuar rezultate që duken realiste. Por krijimi i një baze të dhënash kaq të madhe të imazheve kërkon një kohë të gjatë dhe kufizon aftësitë e rrjetit nervor. Nëse një AI është trajnuar për t'i kthyer pulat në gjela, kjo është e vetmja gjë që do të bëjë mirë.
Në krahasim, algoritmi FUNIT mund të stërvitet duke përdorur vetëm disa imazhe të kafshës së synuar në të cilën praktikohet në mënyrë të përsëritur. Pasi algoritmi të trajnohet mjaftueshëm, atij i duhet vetëm një imazh i kafshëve burimore dhe të synuara, të cilat mund të jenë krejtësisht të rastësishme dhe nuk janë përpunuar apo analizuar kurrë më parë.
Të interesuarit mund të provojnë GANanimals në , por deri tani rezultatet janë me rezolucion të ulët dhe nuk janë të përshtatshme për asgjë tjetër përveç qëllimeve edukative apo për të kënaqur kureshtjen. Studiuesit shpresojnë që përfundimisht të përmirësojnë aftësitë e AI dhe algoritmit në mënyrë që së shpejti të jetë i mundur ndryshimi i fytyrave të njerëzve pa u mbështetur në bazat e të dhënave të mëdha të imazheve të kuruara me kujdes.
Burimi: 3dnews.ru