最新のハリウッド大作をチェックしたり、新しい AAA ゲーム タイトルを手に入れたりするだけで、 コンピューター グラフィックスを使用すると、まばゆい異世界のような画像を作成できることを思い出しました。 のために。 しかし、機械生成された画像の最も印象的な例のいくつかは、必ずしも宇宙の風景や巨大なモンスターではなく、画像の変更です。 私たちも気づいていないこと.
それは新しいAIの場合です。 中国のコンピューター科学者によって作成されたデモンストレーション。 広州の中山大学と北京のマイクロソフト研究所との共同研究により、彼らはスマート人工知能を開発しました。 画像内の空白領域を正確に埋めるために使用できるインテリジェンス。それが顔の欠落であっても、建物の正面であっても。
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インペインティングと呼ばれるこの技術は、深層学習テクノロジーを使用して、コピーまたはコピーによってこれらのスペースを埋めます。 画像の残りの部分に画像パッチを適用するか、説得力のあるように見える新しい領域を生成します。 正確な。 このツールは、作成者によって PEN-Net (Pyramid-context ENcoder Network) と呼ばれており、「フル解像度の入力とコンテキスト セマンティクスをエンコードする」ことによってこの画像復元を行います。 学習した意味的特徴をデコードして画像に戻します。」 結果として得られる注意伝達ネットワーク (ATN) 画像は、驚くほどリアルであるだけでなく、このツールは非常に迅速に 学ぶ。
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「[この研究で私たちは] 高品質の画像修復タスクのための深い生成モデルを提案しました。」 ヤンホン・ゼン、プロジェクトの筆頭著者であり、中山大学のデータ学部と コンピューターサイエンスとマシンインテリジェンスと先端コンピューティングの主要研究所がDigital Trendsに語った。 「私たちのモデルは、クロスレイヤー アテンション メカニズムに基づいて、すべてのレベルで深いところから浅いところまで欠けている領域を埋めるため、修復結果において構造とテクスチャの一貫性の両方を保証できます。 私たちのモデルが以前の作品よりも鮮明なテクスチャとより合理的な構造を生成できることを確認して興奮しています。」
Zeng 氏が指摘しているように、研究者が修復を実行するツールを開発したのはこれが初めてではありません。 しかし、チームの PEN-Net システムは、古典的な手法である PatchMatch やその他の最先端のアプローチに匹敵する素晴らしい結果を示しています。
「画像修復は私たちの日常生活に幅広く応用できます」と Zeng 氏は続けました。 「現在、当社の技術を画像編集、特にオブジェクトの削除や古い写真の復元に応用することを計画しています。」
この研究について説明した論文「Learning Pyramid-Context Encoder Network for High-Quality Image Inpainting」は、以下で読むことができます。 プレプリント用紙リポジトリ Arxiv.
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