मोनोक्रोम तस्वीरों को रंगना एक ऐसी प्रथा है जो फोटोग्राफी के शुरुआती दिनों से चली आ रही है। 1940 के दशक तक अधिकांश उपभोक्ताओं के लिए रंगीन फोटोग्राफी उपलब्ध नहीं थी, जनता के सदस्य जो तस्वीरों की वास्तविकता को बढ़ाना चाहते थे, वे अक्सर विकल्प के रूप में हाथ से रंगने का प्रयोग करते थे। यह एक अविश्वसनीय रूप से समय लेने वाला प्रयास था जिसमें जल रंग, तेल, या पेस्टल शामिल थे - और परिणाम, निश्चित रूप से विशिष्ट होते हुए भी, जरूरी नहीं कि वे उतने यथार्थवादी दिखें जितना उनके रचनाकारों ने देखा होगा आशा है.
अंतर्वस्तु
- एक महामारी परियोजना
- Colorize_bot कैसे काम करता है
- सफलता का एक पैमाना
आज, श्वेत-श्याम छवियों को पूर्ण रंगीन तस्वीरों में बदलना बहुत आसान है - और परिणाम कहीं बेहतर हैं। कितना आसान है? आपको बस ट्विटर पर एक मोनोक्रोम छवि पोस्ट या स्पॉट करनी है और उसका उत्तर देना है @colorize_bot. एक रंगीन कैप्टन प्लैनेट को बुलाने की तरह, Colorize_bot - जैसा कि ज्ञात है - अपने डिजिटल क्रायोलास के साथ तुरंत कार्रवाई में आ जाएगा, उपयोगकर्ता को ताज़ा बहुरंगी छवि और प्रसन्नता के साथ छोड़ते हुए, "बेशक, आपकी मदद करके अच्छा लगा!" यह सब कुछ ही लोगों के बीच होता है सेकंड.
अनुशंसित वीडियो
और आपके पास इक्वाडोर का एक 21-वर्षीय कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग छात्र है - और कुछ बेहतरीन ए.आई. उपकरण - इसके लिए धन्यवाद।
संबंधित
- फेसबुक की नई छवि-पहचान ए.आई. 1 बिलियन इंस्टाग्राम फ़ोटो पर प्रशिक्षित किया गया है
- पीछे हटें, फोटो चोर: फ़्लिकर ने फ़ोटोग्राफ़रों को पिक्सी के साथ छवि चोरी के प्रति सचेत किया
एक महामारी परियोजना
निर्माता जियोवानी ज़ांब्रानो ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया, "बिना किसी संदेह के Colorize_bot मेरा सबसे अच्छा प्रोजेक्ट है।"
जैसा कि अब कई परियोजनाएं चल रही हैं, Colorize_bot महामारी के परिणामस्वरूप डिजिटल जीवन में आ गया है। अपने हाथों में "बहुत सारा खाली समय" होने के कारण खुद को घर पर फंसा हुआ पाकर, ज़ांब्रानो ने अपने जावास्क्रिप्ट कौशल का अभ्यास करने के लिए एक ट्विटर बॉट बनाने का फैसला किया।
अलग-अलग उपयोगिता वाले इन सरल सॉफ़्टवेयर टूल को ट्विटर पर विभिन्न प्रकार की स्वायत्त कार्रवाइयां करने के लिए बुलाया जा सकता है - चाहे वह अमेज़ॅन पर मुफ्त ई-पुस्तकों के लिंक ट्वीट करना हो या समाचारों की सुर्खियों को एक साथ मिलाना हास्य प्रभाव के लिए. उन्होंने कहा, "मेरे पास कई विचार थे।" "एक बॉट से जो हर घंटे एक प्रेरक वाक्यांश प्रकाशित करता है, एक बॉट 'घंटा अनुवादक' तक। परियोजना का उद्देश्य अनुयायियों को प्राप्त करना कभी नहीं था। मेरा लक्ष्य सिर्फ [कुछ उपयोगी] बनाना था।"
इस बिंदु पर, उन्हें सात महीने पहले देखा गया एक यूट्यूब वीडियो याद आया जिसमें बताया गया था कि पुरानी तस्वीरों को फिर से बनाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कैसे किया जा सकता है। ज़ांब्रानो इनमें से कुछ ए.आई. पर निर्माण की अवधारणा लेकर आए। उपकरण, जो ऑनलाइन निःशुल्क उपलब्ध थे, और उन्हें रंग भरने वाले उपकरण में बदल दिया। उन्होंने 26 अक्टूबर को शुरुआत की और एक महीने तक काम किया, हर दिन लगभग तीन या चार घंटे लगाए।
बॉट का पहला संस्करण - एक सीमित संस्करण जो प्रति ट्वीट केवल एक ही छवि को संभाल सकता है - 28 नवंबर, 2020 को पोस्ट किया गया था।
Colorize_bot कैसे काम करता है
जब भी कोई उपयोगकर्ता किसी ट्वीट में Colorize_bot को टैग करता है, तो यह वेबहुक का उपयोग करके तुरंत सक्रिय हो जाता है पर नज़र रखता है समन के लिए 24/7। एक बार जब कोई उल्लेख कैप्चर किया जाता है, संसाधित किया जाता है और मान्य किया जाता है, तो यह मोनोक्रोम छवियों को इकट्ठा करता है और उन्हें दूसरे रंगीकरण ए.आई. पर भेजता है। औजार। यह ज़ांब्रानो द्वारा नहीं बनाया गया था, बल्कि शोधकर्ता जेसन एंटिक द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स मॉडल है।
जैसा Github पर वर्णित है, मॉडल एक जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन), विभेदक और जनरेटर ए.आई. की विविधता का उपयोग करता है। वह प्रणाली जिसका उपयोग पहले सब कुछ बनाने के लिए किया गया है नकली मानव आनुवंशिक कोड को ए.आई. चित्रों. NoGAN टूल का उपयोग स्थिर छवियों और वीडियो दोनों को रंगीन करने के लिए किया जा सकता है, हालांकि बाद वाले में आश्चर्यजनक रूप से थोड़ा अधिक समय लगता है। जैसा कि एंटिक ने मॉडल के बारे में एक पोस्ट में बताया है, यहां तक कि वह पूरी तरह से निश्चित नहीं है कि यह छवियों को रंगीन करने के लिए किस तरह का डेटा निकालता है। यह इसे भारी मात्रा में डेटा से सीखता है, जिसे उचित एल्गोरिदम का उपयोग करके सही दिशा में आगे बढ़ाया जा सकता है।
“मेरा सबसे अच्छा अनुमान यह है कि मॉडल रंग भरने के तरीके के बारे में कुछ दिलचस्प नियम सीख रहे हैं श्वेत-श्याम छवियों में सूक्ष्म संकेत मौजूद हैं जिनकी मैं निश्चित रूप से अस्तित्व में होने की उम्मीद नहीं करूंगा," एंटिक लिखता है. "यह परिणाम अच्छे नियतात्मक और सुसंगत परिणामों की ओर ले जाता है, और इसका मतलब है कि आपके पास ट्रैक मॉडल रंगीकरण निर्णय नहीं हैं क्योंकि वे मनमाने नहीं हैं। इसके अतिरिक्त, वे उल्लेखनीय रूप से मजबूत लगते हैं जिससे चलते दृश्यों में भी रेंडर बहुत सुसंगत होते हैं।
पूरी की गई छवि को ट्विटर पर पोस्ट करने के लिए वापस Colorize_bot को भेज दिया जाता है। किसी ट्वीट का जवाब देकर प्रारंभिक उल्लेख प्राप्त करने की पूरी प्रणाली को प्रसंस्करण के संदर्भ में केवल 10 सेकंड लगते हैं। हालाँकि, बॉट को केवल हर 30 सेकंड में प्रतिक्रिया देने के लिए प्रोग्राम किया गया है ताकि स्पैमिंग के बारे में ट्विटर के नियमों को न तोड़ा जाए। यह बुनियादी ढांचे की लागत को बचाने के एक तरीके के रूप में प्रति उपयोगकर्ता प्रति घंटे केवल एक उल्लेख का जवाब देता है, जिसे एक छात्र के रूप में, ज़ांब्रानो आसानी से वहन नहीं कर सकता है।
उन्होंने कहा, "वर्तमान में, मैं परियोजना को सक्रिय रखने के लिए प्रति माह लगभग 30 डॉलर का भुगतान करता हूं।" “यह मैंने अपनी बचत का उपयोग करके वित्तपोषित किया है। भविष्य में जब मैं इसका भुगतान नहीं कर पाऊंगा, तो मैं किसी इच्छुक संस्थान से किसी प्रकार का दान या प्रायोजन मांगने के बारे में सोच रहा हूं।''
सफलता का एक पैमाना
बॉट पूर्ण नहीं है, और न ही यह कोई चमत्कारिक कार्य है। उदाहरण के लिए, कम-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियां कम-रिज़ॉल्यूशन वाले परिणाम देती हैं। अधिक विशेष रूप से, ज़ांब्रानो ने कहा, जब मंगा छवियों को रंगने की बात आती है, तो Colorize_bot खराब प्रदर्शन करता है, जिसे लोग अक्सर ऐसा करने के लिए कहते हैं। "तकनीकी स्तर पर, यह इस तथ्य के कारण है कि रंगीकरण मॉडल को वास्तविक छवियों के साथ प्रशिक्षित किया गया था," उन्होंने कहा। जब इसे उन छवियों से भिन्न प्रकार की छवियों को रंगने के लिए कहा गया जिन पर इसे प्रशिक्षित किया गया था, तो परिणाम बिल्कुल सही नहीं थे।
बहरहाल, यह कई मामलों में प्रभावशाली रूप से सटीक साबित हुआ है, इतना कि Colorize_Bot ने कुछ ही महीनों में ट्विटर पर 30,000 से अधिक फॉलोअर्स बना लिए हैं। इसे सेवा में कॉल करने वाले लोगों की त्वरित खोज से पता चलता है कि कम से कम हर दो मिनट में इसके लिए पूछा जा रहा है।
ज़ांब्रानो ने कहा, "इस परियोजना के विकास के परिणामस्वरूप मेरे पास सबसे अच्छी कहानियाँ वे लोग हैं जो मुझे लिखते हैं, अपने रिश्तेदारों की पुरानी तस्वीरों को रंगीन करने के लिए मुझे धन्यवाद देते हैं।" एक व्यक्ति ने उन्हें अपनी माँ की एक तस्वीर भी भेजी, जिसमें उनके पूर्वज की रंगीन छवि की फ़्रेमयुक्त तस्वीर थी। मौद्रिक संदर्भ में इस तरह की परियोजना का मूल्य निकालना कठिन है। लेकिन यह महसूस करने के संदर्भ में कि कोडिंग के वे महीने अच्छे से बीते थे? ये कहानियाँ इस बात का सूचक हैं कि वह विजेता था।
उन्होंने कहा, "उस रात मैंने कैसा क्षण जिया, वह संतुष्टि, खुशी और आशावाद की भावना थी।" "उस खूबसूरत माँ को अपना प्रिंटआउट पकड़े हुए देखकर मुझे पता चला कि, कई बार, जो चीजें हम केवल दूसरे लोगों की मदद करने के उद्देश्य से करते हैं, उनका बहुत बड़ा प्रभाव हो सकता है।"
संपादकों की सिफ़ारिशें
- ए.आई. आमतौर पर कुछ भी नहीं भूलता, लेकिन फेसबुक का नया सिस्टम भूल जाता है। उसकी वजह यहाँ है
- ए.आई. 2020 में कुछ प्रमुख मील के पत्थर हासिल किए। यहाँ एक पुनर्कथन है
