Curug perokok jeung curug jalma cageur
Urang sadayana terang kumaha ngagambar manuk bueuk. Kahiji maneh kudu ngagambar hiji oval, lajeng bunderan sejen, lajeng - anjeun meunang hiji bueuk anca. Tangtosna, ieu mangrupikeun lulucon, sareng anu lami pisan, tapi insinyur Nvidia nyobian ngawujudkeun implengan.
, nu disebut GauGAN, nyiptakeun bentang anca tina sketsa basajan pisan (bener basajan - bunderan, garis tur sagala). Tangtosna, pamekaran ieu dumasar kana téknologi modéren - nyaéta, jaringan neural adversarial generative.
GauGAN ngamungkinkeun anjeun nyiptakeun dunya maya anu warni - sareng henteu ngan ukur pikeun senang, tapi ogé pikeun digawé. Janten, arsiték, désainer lansekap, pamekar kaulinan - aranjeunna sadayana tiasa diajar anu mangpaat. Kecerdasan jieunan langsung "ngartos" naon anu dipikahoyong ku jalma sareng ngalengkepan ide asli kalayan seueur detil.
"Brainstorming dina hal ngembangkeun desain loba gampang kalayan bantuan GauGAN, saprak sikat pinter bisa ngalengkepan sketsa awal ku nambahkeun gambar kualitas," ceuk hiji pamekar GauGAN.
Pamaké alat ieu tiasa ngarobih ide aslina, ngarobih bentang atanapi gambar sanés, nambihan langit, pasir, laut, jsb. Sadayana anu dipikahoyong ku haté anjeun, sareng tambihanana ngan ukur sababaraha detik.
Jaringan saraf dilatih ngagunakeun database jutaan gambar. Hatur nuhun kana éta, sistem tiasa ngartos naon anu dipikahoyong ku jalma sareng kumaha carana ngahontal naon anu dipikahoyong. Leuwih ti éta, jaringan neural teu poho ngeunaan detil pangleutikna. Janten, upami anjeun sacara skematis ngagambar balong sareng sababaraha tangkal di gigireunana, maka saatos bentang dihirupkeun deui, sadaya objék anu caket bakal ditingali dina eunteung cai balong.
Anjeun tiasa ngawartosan sistem naon permukaan anu katingali - éta tiasa ditutupan ku jukut, salju, cai atanapi keusik. Sadaya ieu tiasa dirobih sadetik, ku kituna salju janten keusik sareng tibatan gurun salju, seniman nampi bentang gurun.
“Ibarat buku ngawarnaan anu nyebutkeun dimana nempatkeun tangkal, dimana panonpoé, jeung mana langit. Teras, saatos tugas awal, jaringan saraf ngahirupkeun gambar, nambihan detil sareng tékstur anu diperyogikeun, ngagambar pantulan. Sadaya ieu dumasar kana gambar nyata, ”saur salah sahiji pamekar.
Sanajan sistem lacks "pamahaman" tina dunya nyata, sistem nyiptakeun landscapes impressive. Ieu kusabab dua jaringan saraf dianggo di dieu, generator sareng diskriminator. Generator nyiptakeun gambar sareng nunjukkeun ka diskriminator. Anjeunna, dumasar kana jutaan gambar saméméhna katempo, milih pilihan paling realistis.
Éta pisan sababna naha generator "nyaho" dimana reflecting kudu. Eta sia noting yén alat pisan fléksibel tur dilengkepan angka nu gede ngarupakeun setélan. Janten, kalayan éta, anjeun tiasa ngalukis, nyaluyukeun kana gaya seniman anu khusus, atanapi ngan ukur maén sareng nambihan gancang panonpoé atanapi Panonpoé Tilelep.
Pamekar ngaku yén sistem henteu ngan ukur nyandak gambar ti mana waé, tambahkeun babarengan sareng kéngingkeun hasilna. Henteu, sadaya "gambar" anu ditampi dihasilkeun. Nyaéta, jaringan saraf "nyiptakeun" sapertos seniman nyata (atanapi langkung saé).
Sajauh ieu, program éta henteu sayogi gratis, tapi engké bakal tiasa diuji dina padamelan. Ieu tiasa dilakukeun dina Konperénsi Téknologi GPU 2019, anu ayeuna dijalankeun di California. Anu untung anu tiasa nganjang ka pameran parantos tiasa nguji GauGAN.
Jaringan saraf parantos lami diajarkeun pikeun nyandak bagian dina prosés kréatif. Contona, taun ka tukang, sababaraha di antarana . Salaku tambahan, pamekar ti DeepMind ngalatih jaringan saraf pikeun mulangkeun rohangan tilu diménsi sareng objék tina gambar, foto, sareng sketsa. Dina raraga nyieun deui inohong basajan, hiji gambar cukup pikeun jaringan neural, pikeun nyieun objék leuwih kompleks, lima gambar diperlukeun pikeun "latihan".
Sedengkeun pikeun GauGAN, alat ieu jelas bakal mendakan aplikasi komérsial anu pantes - seueur bidang bisnis sareng élmu anu peryogi jasa sapertos kitu.
sumber: www.habr.com