Devi solo dare un'occhiata all'ultimo successo di Hollywood o prendere un nuovo titolo di gioco AAA per esserlo ha ricordato che la grafica del computer può essere utilizzata per creare alcune abbaglianti immagini ultraterrene quando viene chiamata per. Ma alcuni degli esempi più impressionanti di immagini generate dalle macchine non sono necessariamente paesaggi alieni o mostri giganti, sono modifiche delle immagini che non notiamo nemmeno.
Questo è il caso della nuova A.I. dimostrazione creata da scienziati informatici in Cina. Una collaborazione tra l’Università Sun Yat-sen di Guangzhou e il laboratorio di ricerca Microsoft di Pechino ha sviluppato un artificiale intelligente intelligenza che può essere utilizzata per riempire con precisione le aree vuote di un'immagine: che si tratti di un volto mancante o della facciata di un edificio.
Video consigliati
Chiamata inpainting, la tecnica utilizza la tecnologia di deep learning per riempire questi spazi copiandoli patch dell'immagine sul resto dell'immagine o generando nuove aree dall'aspetto convincente accurato. Lo strumento, a cui i suoi creatori si riferiscono come PEN-Net (Pyramid-context ENcoder Network), esegue questo ripristino dell'immagine "codificando la semantica contestuale da input a piena risoluzione e decodificando le caratteristiche semantiche apprese in immagini. Le immagini ATN (Attention Transfer Network) risultanti non solo sono straordinariamente realistiche, ma lo strumento è anche molto veloce da ottenere Imparare.
Imparentato
- Lo strumento di rilevamento delle immagini AI di Google sembra che potrebbe funzionare
- Microsoft abbandona la sua inquietante A.I. che legge le emozioni.
- IA analogica? Sembra pazzesco, ma potrebbe essere il futuro
"[In questo lavoro, abbiamo proposto] un modello generativo profondo per attività di pitturazione di immagini di alta qualità", Yanhong Zeng, uno degli autori principali del progetto, associato sia alla School of Data dell'Università Sun Yat-sen che a Informatica e laboratorio chiave dell'intelligenza artificiale e dell'informatica avanzata, ha raccontato a Digital Trends. “Il nostro modello riempie le regioni mancanti dal profondo al superficiale a tutti i livelli, sulla base di un meccanismo di attenzione a strati incrociati, in modo che sia la struttura che la coerenza della trama possano essere garantite nei risultati di inpainting. Siamo entusiasti di vedere che il nostro modello è in grado di generare trame più chiare e strutture più ragionevoli rispetto ai lavori precedenti”.
Come osserva Zeng, questa non è la prima volta che i ricercatori sviluppano strumenti per eseguire l’inpainting. Tuttavia, il sistema PEN-Net del team dimostra risultati impressionanti accanto al metodo classico PatchMatch e anche ad altri approcci all’avanguardia.
"La pittura di immagini ha una vasta gamma di applicazioni nella nostra vita quotidiana", ha continuato Zeng. "Stiamo ora pianificando di applicare la nostra tecnologia all'editing delle immagini, in particolare per la rimozione di oggetti [e] il restauro di vecchie foto."
Un articolo che descrive il lavoro, intitolato “Learning Pyramid-Context Encoder Network for High-Quality Image Inpainting”, è disponibile per la lettura archivio di documenti prestampati Arxiv.
Raccomandazioni degli editori
- Questo nuovo strumento di Photoshop potrebbe portare la magia dell'intelligenza artificiale nelle tue immagini
- Ho presentato la mia ridicola idea di startup a un robot VC
- L'intelligenza artificiale di Zoom La tecnologia per rilevare le emozioni durante le chiamate sconvolge i critici
- La formula divertente: perché l'umorismo generato dalle macchine è il Santo Graal dell'A.I.
- L'ultima A.I. di Nvidia i risultati dimostrano che ARM è pronto per il data center
Migliora il tuo stile di vitaDigital Trends aiuta i lettori a tenere d'occhio il frenetico mondo della tecnologia con tutte le ultime notizie, divertenti recensioni di prodotti, editoriali approfonditi e anteprime uniche nel loro genere.
