최신 할리우드 블록버스터를 확인하거나 새로운 AAA 게임 타이틀을 선택하기만 하면 됩니다. 호출될 때 컴퓨터 그래픽을 사용하여 눈부신 초자연적인 이미지를 만들 수 있다는 점을 상기시켰습니다. 을 위한. 그러나 기계 생성 이미지의 가장 인상적인 예 중 일부는 반드시 외계 풍경이나 거대한 괴물이 아니라 이미지 수정입니다. 우리가 눈치채지도 못하는 걸.
새로운 AI의 경우도 마찬가지다. 중국의 컴퓨터 과학자들이 만든 데모. 광저우 쑨원대학교와 베이징의 마이크로소프트 연구소가 협력하여 스마트 인공지능을 개발했습니다. 누락된 얼굴이든 건물 정면이든 이미지의 빈 영역을 정확하게 채우는 데 사용할 수 있는 지능입니다.
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인페인팅(inpainting)이라고 불리는 이 기술은 딥 러닝 기술을 사용하여 복사를 통해 이러한 공간을 채웁니다. 그림의 나머지 부분에 이미지 패치를 적용하거나 설득력 있게 보이는 새로운 영역을 생성하여 정확한. 제작자가 PEN-Net(Pyramid-context ENcoder Network)이라고 부르는 이 도구는 "전체 해상도 입력의 상황별 의미를 인코딩하고 학습된 의미론적 특징을 다시 이미지로 디코딩합니다.” 그 결과 ATN(Attention Transfer Network) 이미지는 놀라울 정도로 사실적일 뿐만 아니라 도구를 매우 빠르게 만들 수 있습니다. 배우다.
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"[이 작업에서 우리는] 고품질 이미지 인페인팅 작업을 위한 심층 생성 모델을 제안했습니다." 옌홍 젱, Sun Yat-sen University의 데이터 학교와 관련된 프로젝트의 주요 저자 컴퓨터 과학 및 기계 지능 및 고급 컴퓨팅 핵심 연구소가 Digital Trends에 말했습니다. “우리 모델은 교차 레이어 주의 메커니즘을 기반으로 모든 수준에서 깊은 곳에서 얕은 곳까지 누락된 영역을 채워서 인페인팅 결과에서 구조와 텍스처 일관성이 모두 보장될 수 있습니다. 우리 모델이 이전 작업보다 더 선명한 질감과 더 합리적인 구조를 생성할 수 있다는 것을 알게 되어 매우 기쁩니다.”
Zeng이 지적했듯이, 연구원들이 인페인팅을 수행하는 도구를 개발한 것은 이번이 처음이 아닙니다. 그러나 팀의 PEN-Net 시스템은 고전적인 방법인 PatchMatch 및 기타 최첨단 접근 방식에 비해 인상적인 결과를 보여줍니다.
“이미지 인페인팅은 우리 일상 생활에 폭넓게 적용됩니다.”라고 Zeng은 덧붙였습니다. "우리는 이제 이미지 편집, 특히 개체 제거 및 오래된 사진 복원에 우리 기술을 적용할 계획입니다."
"고품질 이미지 인페인팅을 위한 피라미드-컨텍스트 인코더 네트워크 학습"이라는 제목의 작업을 설명하는 논문을 읽을 수 있습니다. 사전 인쇄 용지 저장소 Arxiv.
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