NVIDIA פֿירמע исходные тексты системы машинного обучения (GauGAN), позволяющей синтезировать реалистичные пейзажи на основе грубых набросков, а также связанные с проектом . Система была в марте на конференции GTC 2019, но код был опубликован только вчера. Наработки под несвободной лицензией (Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0), допускающей использование только в некоммерческих целях. Код написан на языке Python с применением фреймворка .
Наброски оформляются в виде сегментированной карты, определяющей размещение примерных объектов на сцене. Характер генерируемых объектов задаётся при помощи цветовых меток. Например, голубая заливка преобразуется в небо, синяя в воду, тёмно-зелёная в деревья, светло-зелёная в траву, светло-коричневая в камни, тёмно-коричневая в горы, серая в снег, коричневая линия преобразуется в дорогу, а синяя линия в реку. Дополнительно на основе выбора эталонных изображений определяется общий стиль композиции и время суток. Предлагаемый инструмент для создания виртуальных миров может оказаться полезным широкому кругу специалистов, от архитекторов и планировщиков городской среды до разработчиков игр и ландшафтных дизайнеров.
Объекты синтезируются генеративно-состязательной нейронной сетью (), которая на основе схематичной сегментированной карты создаёт реалистичные изображения, заимствуя детали из модели, предварительно обученной на нескольких миллионах фотоснимков. В отличие от ранее развиваемых систем синтеза изображений предложенный метод основан на применении адаптивного пространственного преобразования с последующей трансформацией на основе машинного обучения. Обработка сегментированной карты вместо семантической разметки позволяет добиться точного соответствия результата и контролировать стиль.
צו דערגרייכן רעאַליזם, צוויי נעוראַל נעטוואָרקס קאָנקורירן מיט יעדער אנדערע: אַ גענעראַטאָר און אַ דיסקרימינאַטאָר. דער גענעראַטאָר דזשענערייץ בילדער באזירט אויף מיקסינג עלעמענטן פון פאַקטיש פאָוטאַגראַפס, און דער דיסקרימינאַטאָר יידענאַפייד מעגלעך דיווייישאַנז פון פאַקטיש בילדער. ווי אַ רעזולטאַט, עס איז געשאפן באַמערקונגען, אויף דער באזע פון וואָס דער גענעראַטאָר הייבט צו מאַכן ינקריסינגלי בעסער סאַמפּאַלז ביז די דיסקרימינאַטאָר סיסיז צו ויסטיילן זיי פון די פאַקטיש אָנעס.
מקור: opennet.ru