Você só precisa conferir o último sucesso de bilheteria de Hollywood ou comprar um novo título de jogo AAA para se divertir. lembrei que a computação gráfica pode ser usada para criar algumas imagens deslumbrantes de outro mundo quando chamada para. Mas alguns dos exemplos mais impressionantes de imagens geradas por máquinas não são necessariamente paisagens alienígenas ou monstros gigantes, são modificações de imagens. que nem percebemos.
Esse é o caso de uma nova IA. demonstração criada por cientistas da computação na China. Uma colaboração entre a Universidade Sun Yat-sen em Guangzhou e o laboratório de pesquisa da Microsoft em Pequim, eles desenvolveram um dispositivo artificial inteligente inteligência que pode ser usada para preencher com precisão áreas em branco em uma imagem: seja um rosto faltando ou a frente de um edifício.
Vídeos recomendados
Chamada de inpainting, a técnica utiliza tecnologia de aprendizagem profunda para preencher esses espaços seja copiando manchas de imagem no restante da imagem ou gerando novas áreas que parecem convincentemente preciso. A ferramenta, chamada por seus criadores de PEN-Net (Pyramid-context ENcoder Network), faz essa restauração de imagem “codificando a semântica contextual a partir de entrada de resolução total e decodificar os recursos semânticos aprendidos de volta em imagens.” As imagens resultantes da Rede de Transferência de Atenção (ATN) não são apenas impressionantemente realistas, mas a ferramenta também é muito rápida de aprender.
Relacionado
- A ferramenta de detecção de imagens de IA do Google parece que pode funcionar
- A Microsoft abandona sua IA assustadora e leitora de emoções.
- IA analógica? Parece loucura, mas pode ser o futuro
“[Neste trabalho, propusemos] um modelo generativo profundo para tarefas de pintura de imagens de alta qualidade,” Yanhong Zeng, autor principal do projeto, associado à Escola de Dados da Universidade Sun Yat-sen e Ciência da Computação e Laboratório Principal de Inteligência de Máquina e Computação Avançada, disse à Digital Trends. “Nosso modelo preenche regiões ausentes, de profundo a raso, em todos os níveis, com base em um mecanismo de atenção entre camadas, para que a coerência da estrutura e da textura possa ser garantida nos resultados da pintura. Estamos entusiasmados em ver que nosso modelo é capaz de gerar texturas mais claras e estruturas mais razoáveis do que trabalhos anteriores.”
Como observa Zeng, esta não é a primeira vez que pesquisadores desenvolvem ferramentas para realizar pintura interna. No entanto, o sistema PEN-Net da equipe demonstra resultados impressionantes ao lado do método clássico PatchMatch e até mesmo de outras abordagens de última geração.
“A pintura de imagens tem uma ampla gama de aplicações em nossa vida diária”, continuou Zeng. “Agora estamos planejando aplicar nossa tecnologia na edição de imagens – especialmente para remoção de objetos [e] restauração de fotos antigas.”
Um artigo que descreve o trabalho, intitulado “Learning Pyramid-Context Encoder Network for High-Quality Image Inpainting”, está disponível para leitura. repositório de papel pré-impresso Arxiv.
Recomendações dos Editores
- Esta nova ferramenta do Photoshop pode trazer magia de IA para suas imagens
- Apresentei minha ideia ridícula de startup para um robô VC
- IA do Zoom tecnologia para detectar emoções durante ligações incomoda críticos
- A fórmula engraçada: por que o humor gerado por máquina é o Santo Graal da IA
- O mais recente A.I. da Nvidia os resultados provam que o ARM está pronto para o data center
Atualize seu estilo de vidaDigital Trends ajuda os leitores a manter o controle sobre o mundo acelerado da tecnologia com as últimas notícias, análises divertidas de produtos, editoriais criteriosos e prévias únicas.
