Evde evcil hayvan besleyen herkes onları sever. Peki sevgili köpeğiniz farklı bir cins olsaydı daha mı sevimli görünürdü? NVIDIA'nın GANimals adlı yeni aracı sayesinde, en sevdiğiniz evcil hayvanınızın farklı bir hayvan olsaydı daha da sevimli görünüp görünmeyeceğini değerlendirebilirsiniz.
Bu yılın başlarında, NVIDIA Araştırması İnternet kullanıcıları, kaba taslakları neredeyse fotogerçekçi görüntülere dönüştürmesine olanak tanıyan GauGAN aracını kullanıyor. Bu araç, kullanıcıların uygun fırça rengini seçerek görüntünün hangi bölümlerinin su, ağaçlar, dağlar ve diğer simge yapılar olması gerektiğini belirtmelerini gerektiriyordu, ancak GANimals tamamen otomatik olarak çalışıyor. Tek yapmanız gereken evcil hayvanınızın bir fotoğrafını yüklemektir ve bu, örneğin "yüz ifadesini" koruyan diğer hayvanların bir dizi fotogerçekçi görüntüsünü oluşturacaktır.
Bu hafta Kore'nin Seul kentinde düzenlenen Uluslararası Bilgisayarla Görme Konferansında sunulan bir makalede araştırmacılar geliştirdikleri algoritmayı anlattılar: . Birkaç Çekimde Denetimsiz Görüntüden Görüntüye Çeviri anlamına gelir. Kaynak görüntünün özelliklerini hedef görüntüye dönüştürmek için yapay zeka kullanıldığında, gerçekçi görünen sonuçlar üretmek için yapay zekanın genellikle farklı ışık seviyelerine ve kamera açılarına sahip geniş bir hedef görüntü koleksiyonu üzerinde eğitilmesi gerekir. Ancak bu kadar büyük bir görüntü veritabanının oluşturulması çok zaman alıyor ve sinir ağının yeteneklerini sınırlıyor. Eğer bir yapay zeka tavukları hindiye dönüştürmek üzere eğitilmişse, onun iyi yapacağı tek şey budur.
Karşılaştırıldığında, FUNIT algoritması, üzerinde tekrar tekrar uygulandığı hedef hayvanın yalnızca birkaç görüntüsü kullanılarak eğitilebilir. Algoritma yeterince eğitildikten sonra kaynak ve hedef hayvanların yalnızca bir görüntüsüne ihtiyaç duyar; bu görüntü tamamen rastgele olabilir ve daha önce hiç işlenmemiş veya analiz edilmemiştir.
İlgilenenler GANanimals'ı şu adreste deneyebilir: ancak şu ana kadar sonuçlar düşük çözünürlüklü ve eğitim amaçlı veya merak uyandırma dışında hiçbir şeye uygun değil. Araştırmacılar, yapay zekanın ve algoritmanın yeteneklerini eninde sonunda geliştirmeyi umuyorlar; böylece yakında insanların yüzlerini, dikkatlice seçilmiş görsellerden oluşan devasa veritabanlarına güvenmeden değiştirmek mümkün olacak.
Kaynak: 3dnews.ru