NVIDIA正在深度学习领域积极进行实验，其工作结果有时相当有趣。 该公司在 GDC 2019 上宣布创建 GauGAN，这是一款智能绘图应用程序，它使用深度学习模型来创建简单绘图的照片级真实版本。 该应用程序的名称源自法国后印象派艺术家保罗·高更，该软件使用生成对抗网络 (GAN) 来创建逼真模仿绘画的图像。
GauGAN 是如何工作的？ 根据该公司的解释，该应用程序就像一个“智能画笔”，可以填充用户草图的细节（NVIDIA 称之为“分割图”）。 本质上，用户或艺术家只是为他最终想要看到的内容制定一个计划，并标记每个片段，表明它应该是什么。 然后 GauGAN 接管，填充额外的细节并使绘图更加真实。
经过数百万张艺术图像的训练，深度学习模型会以令人印象深刻（但并不总是完美）的结果填充景观。 如果你画一个池塘，附近的树木和岩石等元素就会反映在水中。 只要将片段标签从“草”改为“雪”，整个图像就会发生变化，变成冬天的图像，茂密的树木也会变得光秃秃的。 要了解我们正在谈论的内容，您可以观看下面的视频。
还值得注意的是，尽管 GauGAN 使用基于大量其他图像的广泛知识来创建最终作品，但后者仍然被认为是原创的，因为该应用程序会生成全新的结果图像。
NVIDIA 的全新智能图形编辑器不仅限于自然场景或风景，该应用程序还可以添加建筑物、道路，甚至人物。 GauGAN 还允许用户应用过滤器，对结果进行样式设计以适合他们想要的风格。 除其他外，此类滤镜可以模仿特定艺术家（例如 Van Gon）的风格或调整场景的照明，从白天到晚上改变图像。
目前尚不清楚 GauGAN 是否会发布供日常消费者使用，但我认为普通用户迟早可能会得到一些像这样非常有用的工具，简化各个领域的工作：从架构和插图到游戏开发。
不过，在 NVIDIA AI Playground 资源上，感兴趣的人可以熟悉一些机器学习功能。 例如，在那里的艺术风格转移演示中，您可以按照著名艺术家的风格处理任何照片。
NVIDIA 的其他类似实验包括一项研究，展示人工智能生成的视觉效果如何与传统光栅化管道相结合。 其结果是一个可用于游戏、电影和虚拟现实的混合图形系统。 另一个类似的例子是一种将积雪街道变成夏季街道的算法，该算法由公司专家开发，用于更有效的自动驾驶培训。
来源： 3dnews.ru