Trebate samo pogledati najnoviji hollywoodski blockbuster ili kupiti novu AAA igru podsjetio da se računalna grafika može koristiti za stvaranje nekih blistavih onostranih slika kada se pozove za. Ali neki od najdojmljivijih primjera strojno generiranih slika nisu nužno vanzemaljski krajolici ili divovska čudovišta, već modifikacije slika da niti ne primjećujemo.
To je slučaj s novim A.I. demonstraciju koju su kreirali računalni znanstvenici u Kini. U suradnji između Sveučilišta Sun Yat-sen u Guangzhouu i pekinškog Microsoftovog istraživačkog laboratorija, razvili su pametnu umjetnu inteligencija koja se može koristiti za točno popunjavanje praznih područja na slici: bilo da se radi o licu koje nedostaje ili pročelju zgrade.
Preporučeni videozapisi
Nazvana inpainting, tehnika koristi tehnologiju dubokog učenja za popunjavanje tih prostora kopiranjem zakrpe slike na ostatku slike ili generiranjem novih područja koja izgledaju uvjerljivo točan. Alat, koji njegovi tvorci nazivaju PEN-Net (Pyramid-context ENcoder Network), radi ovu obnovu slike "kodiranjem kontekstualne semantike iz ulaza pune rezolucije i dekodiranje naučenih semantičkih značajki natrag u slike.” Rezultirajuće slike Attention Transfer Network (ATN) ne samo da su impresivno realistične, nego alat također vrlo brzo naučiti.
Povezano
- Čini se da bi Googleov AI alat za otkrivanje slika mogao funkcionirati
- Microsoft napušta svoj jezivi AI koji čita emocije
- Analogni AI? Zvuči ludo, ali to bi mogla biti budućnost
"[U ovom smo radu predložili] duboki generativni model za zadatke slikanja visokokvalitetnih slika," Yanhong Zeng, glavni autor na projektu, koji je povezan sa Školom podataka Sveučilišta Sun Yat-sen i Computer Science and Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, rekao je za Digital Trends. „Naš model ispunjava područja koja nedostaju od dubokih do plitkih na svim razinama, na temelju mehanizma pažnje između slojeva, tako da se koherentnost strukture i teksture može osigurati u rezultatima slikanja. Uzbuđeni smo što vidimo da je naš model sposoban generirati jasnije teksture i razumnije strukture od prethodnih radova.”
Kao što Zeng napominje, ovo nije prvi put da su istraživači razvili alate za izvođenje inpaintinga. Međutim, timski sustav PEN-Net pokazuje impresivne rezultate u usporedbi s klasičnom metodom PatchMatch, pa čak i drugim najsuvremenijim pristupima.
"Slikanje slika ima širok raspon primjena u našem svakodnevnom životu", nastavio je Zeng. "Sada planiramo primijeniti našu tehnologiju u uređivanju slika — posebno za uklanjanje objekata [i] restauraciju starih fotografija."
Dokument koji opisuje rad pod nazivom "Learning Pyramid-Context Encoder Network for High-Quality Image Inpainting", dostupan je za čitanje na repozitorij papira za pretisak Arxiv.
Preporuke urednika
- Ovaj novi Photoshop alat mogao bi unijeti AI magiju u vaše slike
- Predložio sam svoju smiješnu ideju pokretanja robotu VC-u
- Zoomov A.I. tehnologija za otkrivanje emocija tijekom poziva uznemirila je kritičare
- Smiješna formula: zašto je strojno generirani humor sveti gral AI-ja
- Najnoviji Nvidijin A.I. rezultati dokazuju da je ARM spreman za podatkovni centar
Nadogradite svoj životni stilDigitalni trendovi pomažu čitateljima da prate brzi svijet tehnologije sa svim najnovijim vijestima, zabavnim recenzijama proizvoda, pronicljivim uvodnicima i jedinstvenim brzim pregledima.
