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आपको केवल नवीनतम हॉलीवुड ब्लॉकबस्टर देखने या नया एएए गेम शीर्षक चुनने की आवश्यकता है याद दिलाया कि कंप्यूटर ग्राफ़िक्स का उपयोग बुलाए जाने पर कुछ चमकदार अलौकिक छवियां बनाने के लिए किया जा सकता है के लिए। लेकिन मशीन-जनित छवियों के कुछ सबसे प्रभावशाली उदाहरण आवश्यक रूप से विदेशी परिदृश्य या विशाल राक्षस नहीं हैं, वे छवि संशोधन हैं जिसे हम नोटिस भी नहीं करते.
नए ए.आई. का भी यही मामला है। चीन में कंप्यूटर वैज्ञानिकों द्वारा बनाया गया प्रदर्शन। गुआंगज़ौ में सन यात-सेन विश्वविद्यालय और बीजिंग की माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च लैब के बीच सहयोग से, उन्होंने एक स्मार्ट कृत्रिम विकसित किया है वह बुद्धिमत्ता जिसका उपयोग किसी छवि में रिक्त क्षेत्रों को सटीक रूप से भरने के लिए किया जा सकता है: चाहे वह गायब चेहरा हो या किसी इमारत का अगला भाग।
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इनपेंटिंग कहलाने वाली यह तकनीक इन स्थानों को कॉपी करके भरने के लिए गहन शिक्षण तकनीक का उपयोग करती है चित्र के शेष भाग पर छवि पैच, या नए क्षेत्र उत्पन्न करके जो आकर्षक लगते हैं शुद्ध। उपकरण, जिसे इसके रचनाकारों द्वारा PEN-Net (पिरामिड-संदर्भ एनकोडर नेटवर्क) के रूप में संदर्भित किया जाता है, इस छवि को "पूर्ण-रिज़ॉल्यूशन इनपुट से प्रासंगिक शब्दार्थ एन्कोडिंग" द्वारा पुनर्स्थापित करता है। सीखी गई अर्थ संबंधी विशेषताओं को वापस छवियों में डिकोड करना। परिणामी अटेंशन ट्रांसफर नेटवर्क (एटीएन) छवियां न केवल प्रभावशाली रूप से यथार्थवादी हैं, बल्कि उपकरण बहुत तेज़ भी है सीखना।
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"[इस कार्य में, हमने प्रस्तावित किया] उच्च गुणवत्ता वाली छवि इनपेंटिंग कार्यों के लिए एक गहन जेनरेटर मॉडल," यानहोंग ज़ेंग, परियोजना के प्रमुख लेखक, जो सन यात-सेन विश्वविद्यालय के स्कूल ऑफ डेटा और दोनों से जुड़े हुए हैं कंप्यूटर विज्ञान और मशीन इंटेलिजेंस और उन्नत कंप्यूटिंग की प्रमुख प्रयोगशाला, डिजिटल रुझान को बताया। “हमारा मॉडल क्रॉस-लेयर ध्यान तंत्र के आधार पर सभी स्तरों पर गहरे से उथले तक लापता क्षेत्रों को भरता है, ताकि इनपेंटिंग परिणामों में संरचना और बनावट दोनों की सुसंगतता सुनिश्चित की जा सके। हम यह देखकर उत्साहित हैं कि हमारा मॉडल पिछले कार्यों की तुलना में स्पष्ट बनावट और अधिक उचित संरचनाएं उत्पन्न करने में सक्षम है।
जैसा कि ज़ेंग ने नोट किया है, यह पहली बार नहीं है कि शोधकर्ताओं ने इनपेंटिंग करने के लिए उपकरण विकसित किए हैं। हालाँकि, टीम का PEN-नेट सिस्टम शास्त्रीय पद्धति पैचमैच और यहां तक कि अन्य अत्याधुनिक दृष्टिकोणों के आगे प्रभावशाली परिणाम प्रदर्शित करता है।
ज़ेंग ने आगे कहा, "इमेज इनपेंटिंग में हमारे दैनिक जीवन में अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है।" "अब हम अपनी तकनीक को छवि संपादन में लागू करने की योजना बना रहे हैं - विशेष रूप से ऑब्जेक्ट हटाने [और] पुरानी फोटो बहाली के लिए।"
काम का वर्णन करने वाला एक पेपर, जिसका शीर्षक है "लर्निंग पिरामिड-कॉन्टेक्स्ट एनकोडर नेटवर्क फॉर हाई-क्वालिटी इमेज इनपेंटिंग," पढ़ने के लिए उपलब्ध है। प्रीप्रिंट पेपर रिपॉजिटरी Arxiv.
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