Mtandao wa neva wa NVIDIA hukuruhusu kufikiria mnyama kama wanyama wengine

Kila mtu anayeweka mnyama nyumbani anawapenda. Walakini, mbwa wako mpendwa angeonekana mzuri zaidi ikiwa angekuwa aina tofauti? Shukrani kwa zana mpya kutoka NVIDIA iitwayo GANimals, unaweza kutathmini kama mnyama kipenzi unayempenda angeonekana mrembo zaidi ikiwa angekuwa mnyama tofauti.

Mapema mwaka huu, Utafiti wa NVIDIA tayari kushangaa Watumiaji wa mtandao na zana yake ya GauGAN, ambayo ilimruhusu kugeuza michoro mbaya kuwa karibu picha za uhalisia. Zana hii ilihitaji watumiaji kubainisha ni sehemu zipi za picha zinazopaswa kuwa maji, miti, milima na alama nyinginezo kwa kuchagua rangi inayofaa ya brashi, lakini GANimals hufanya kazi kiotomatiki kabisa. Unachohitajika kufanya ni kupakia picha ya mnyama wako, na itaunda mfululizo wa picha za picha za wanyama wengine ambazo huhifadhi "mwonekano wa uso" wa sampuli.

Wiki hii, katika karatasi iliyowasilishwa kwenye Mkutano wa Kimataifa wa Maono ya Kompyuta huko Seoul, Korea, watafiti walielezea algorithm waliyounda - FUNIT. Inawakilisha Utafsiri wa Picha-kwa-picha Isiyosimamiwa na Wachache. Unapotumia akili bandia kubadilisha sifa za picha chanzo hadi picha inayolengwa, akili ya bandia kwa kawaida inahitaji kufunzwa kwenye mkusanyiko mkubwa wa picha lengwa zilizo na viwango tofauti vya mwanga na pembe za kamera ili kutoa matokeo yanayoonekana kuwa ya kweli. Lakini kuunda hifadhidata kubwa kama hiyo ya picha inachukua muda mwingi na hupunguza uwezo wa mtandao wa neva. Ikiwa AI itafunzwa kugeuza kuku kuwa bata mzinga, hilo ndilo jambo pekee litafanya vyema.

Kwa kulinganisha, algoriti ya FUNIT inaweza kufunzwa kwa kutumia picha chache tu za mnyama lengwa ambamo inatekelezwa mara kwa mara. Mara tu algorithm inapofunzwa vya kutosha, inahitaji picha moja tu ya wanyama chanzo na walengwa, ambayo inaweza kuwa nasibu kabisa na haijawahi kuchakatwa au kuchambuliwa hapo awali.

Wale wanaopenda wanaweza kujaribu GANanimals katika Uwanja wa michezo wa NVIDIA AI, lakini hadi sasa matokeo ni ya chini kabisa na hayafai kwa kitu chochote isipokuwa madhumuni ya elimu au kukidhi udadisi. Watafiti wanatarajia hatimaye kuboresha AI na uwezo wa algorithm ili hivi karibuni iwezekane kubadilisha nyuso za watu bila kutegemea hifadhidata kubwa za picha zilizowekwa kwa uangalifu.

Chanzo: 3dnews.ru