Šis „Twitter“ robotas nuspalvins bet kokią juodai baltą nuotrauką

Vienspalvių nuotraukų spalvinimas – tai praktika, kilusi iš pirmųjų fotografijos dienų. Iki XX amžiaus ketvirtojo dešimtmečio daugumai vartotojų nebuvo prieinama spalvota fotografija, todėl visuomenės nariai, norintys pagerinti nuotraukų tikrovę, dažnai eksperimentavo su dažymu rankomis kaip alternatyva. Tai buvo neįtikėtinai daug laiko reikalaujančios pastangos, susijusios su akvarelėmis, aliejumi ar pastelėmis – ir rezultatai, nors ir tikrai išskirtiniai, nebūtinai atrodo taip tikroviškai, kaip gali atrodyti jų kūrėjai tikėjosi.

Šiandien nespalvotus vaizdus paversti spalvotomis nuotraukomis yra daug lengviau, o rezultatai yra daug geresni. Kaip lengva? Viskas, ką jums reikia padaryti, tai paskelbti arba pastebėti vienspalvį vaizdą „Twitter“ ir atsakyti į jį naudodami @colorize_bot. Kaip ir iškviečiant besispalvinantį Kapitono Planetą, Colorize_bot – kaip žinoma – akimirksniu pradės veikti su savo skaitmeniniais Crayolas, paliekant vartotojui šviežiai įvairiaspalvį vaizdą ir linksmą: „Žinoma, malonu jums padėti! Visa tai vyksta vos kelių žmonių erdvėje sekundžių.

Ir jūs turite 21 metų informatikos ir inžinerijos studentą iš Ekvadoro ir kokį dailį A.I. įrankiai – padėkoti už tai.

Pandeminis projektas

„Colorize_bot, be jokios abejonės, yra geriausias mano projektas“, – „Digital Trends“ sakė kūrėjas Geovanny Zambrano.

Kaip ir daugelyje dabar vykstančių projektų, „Colorize_bot“ skaitmeniniame gyvenime atsirado dėl pandemijos. Atsidūręs namuose, turintis „daug laisvo laiko“, Zambrano nusprendė sukurti „Twitter“ robotą, kad galėtų praktikuoti savo „JavaScript“ įgūdžius.

Šiuos paprastus, įvairaus naudingumo programinės įrangos įrankius galima pasitelkti norint atlikti įvairius savarankiškus veiksmus „Twitter“ – nesvarbu, ar tai būtų nuorodų į nemokamas el. sumaišyti naujienų antraštes dėl komiško efekto. „Turėjau daug idėjų“, – sakė jis. „Nuo roboto, kuris kas valandą skelbia motyvacinę frazę, iki roboto „valandų vertėjo“. Projekto tikslas niekada nebuvo pritraukti pasekėjų. Mano tikslas buvo tiesiog sukurti [kažką naudingo].

Šiuo metu jis prisiminė „YouTube“ vaizdo įrašą, kurį matė prieš septynis mėnesius, kuriame išsamiai aprašyta, kaip mašininis mokymasis gali būti naudojamas senoms nuotraukoms perdaryti. Zambrano sugalvojo idėją kurti remiantis kai kuriais iš šių A.I. įrankius, kurie buvo laisvai prieinami internete, ir paverčiant juos spalvinimo įrankiu. Jis pradėjo nuo spalio 26 d. ir dirbo mėnesį, kiekvieną dieną skirdamas apie tris ar keturias valandas.

Pirmoji roboto versija – ribota, galinti susidoroti tik su vienu vaizdu viename tviteryje – buvo paskelbta 2020 m. lapkričio 28 d.

Kaip veikia Colorize_bot

Kai vartotojas tviteryje pažymi Colorize_bot, jis akimirksniu suaktyvinamas naudojant webhook, kuris monitoriai iškvietimui 24/7. Kai paminėjimas užfiksuojamas, apdorojamas ir patvirtinamas, jis surenka nespalvotus vaizdus ir perduoda juos kitam spalvinimo A.I. įrankis. Šį modelį sukūrė ne Zambrano, o atvirojo kodo modelis, kurį sukūrė tyrėjas Jasonas Antic.

Kaip aprašyta Github, modelis naudoja generuojamojo priešpriešinio tinklo (GAN) variantą, diskriminatorių ir generatorių A.I. sistema, kuri anksčiau buvo naudojama kuriant viską iš netikras žmogaus genetinis kodas į A.I. Tapyba. NoGAN įrankiu galima nuspalvinti ir nejudančius vaizdus, ​​ir vaizdo įrašus, nors pastarasis nenuostabu užtrunka kiek ilgiau. Kaip Anticas paaiškina įraše apie modelį, net jis nėra visiškai tikras, kaip jis išgauna tokius duomenis, kuriuos naudoja vaizdams spalvinti. Tai tiesiog išmoksta iš didžiulio duomenų kiekio, kurį vėliau galima nukreipti tinkama kryptimi naudojant tinkamus algoritmus.

„Mano geriausias spėjimas yra tas, kad modeliai mokosi įdomių taisyklių, kaip spalvinti remiantis nespalvotuose vaizduose yra subtilių užuominų, kurių tikrai nesitikėčiau egzistuoti“, – „Antic“ rašo. „Šis rezultatas leidžia gauti labai deterministinius ir nuoseklius rezultatus, o tai reiškia, kad neturite sekimo modelio spalvinimo sprendimų, nes jie nėra savavališki. Be to, jie atrodo nepaprastai tvirti, todėl net judančiose scenose atvaizdai yra labai nuoseklūs.

Užbaigtas vaizdas grąžinamas į „Colorize_bot“, kad būtų paskelbtas „Twitter“. Visa pradinio paminėjimo užfiksavimo sistema reaguojant į tviterį trunka tik 10 sekundžių. Tačiau robotas yra užprogramuotas atsakyti tik kas 30 sekundžių, kad nepažeistų „Twitter“ taisyklių dėl šiukšlių siuntimo. Jis taip pat reaguoja tik į vieną paminėjimą per valandą vienam vartotojui kaip būdą sutaupyti infrastruktūros išlaidų, kurių, būdamas studentas, Zambrano negali sau leisti lengvai.

„Šiuo metu aš moku apie 30 USD per mėnesį, kad projektas būtų aktyvus“, – sakė jis. „Tai finansavau aš, naudodamas savo santaupas. Ateityje, kai nebegalėsiu to sumokėti, galvoju prašyti kokios nors aukos ar paramos iš suinteresuotos institucijos.

Sėkmės matas

Botas nėra tobulas ir nėra stebuklų darbuotojas. Pavyzdžiui, mažos raiškos vaizdai pateikia mažos raiškos rezultatus. Dar labiau, Zambrano teigė, kad Colorize_bot prastai sekasi spalvinti mangos vaizdus, ​​kurių žmonės dažnai prašo. „Techniniu lygmeniu taip yra dėl to, kad spalvinimo modelis buvo išmokytas naudojant tikrus vaizdus“, - sakė jis. Kai prašoma nuspalvinti kitokio tipo vaizdus, ​​nei buvo mokoma, rezultatai nėra tobuli.

Nepaisant to, daugeliu atvejų įrodyta, kad jis yra įspūdingai tikslus, todėl pakanka, kad „Colorize_Bot“ per kelis trumpus mėnesius „Twitter“ jau surinko daugiau nei 30 000 sekėjų. Greitai ieškant žmonių, kviečiančių į paslaugą, paaiškėja, kad jos prašoma bent kas porą minučių.

„Geriausios istorijos, kurias turiu plėtojant šį projektą, buvo žmonės, kurie man rašo ir dėkoja, kad nuspalvinau senas jų giminaičių nuotraukas“, – sakė Zambrano. Vienas žmogus net atsiuntė jam savo mamos nuotrauką, kuri laikė įrėmintą spalvoto protėvio atvaizdo nuotrauką. Sunku nustatyti tokio projekto vertę pinigine išraiška. Tačiau kalbant apie jausmą, kad tie kodavimo mėnesiai buvo praleisti gerai? Šios istorijos rodo, kad jis laimėjo.

„Kokią akimirką išgyvenau tą naktį, tai buvo pasitenkinimo, džiaugsmo ir optimizmo jausmas“, – sakė jis. „Pamačiusi gražią mamą, laikančią savo spaudinį, supratau, kad dažnai tai, ką darome vien siekdami padėti kitiems žmonėms, gali turėti didelį poveikį.

Redaktorių rekomendacijos

• A.I. paprastai nieko nepamiršta, tačiau naujoji „Facebook“ sistema tai daro. Štai kodėl
• A.I. 2020 m. pasiekė keletą svarbių etapų. Štai santrauka