Morate samo pogledati najnovejšo hollywoodsko uspešnico ali izbrati novo igro AAA opomnil, da je računalniško grafiko mogoče uporabiti za ustvarjanje nekaterih bleščečih nezemeljskih podob, ko jih pokličete za. Toda nekateri najbolj impresivni primeri strojno ustvarjenih slik niso nujno tuje pokrajine ali velikanske pošasti, so modifikacije slik da sploh ne opazimo.
Tako je z novim AI. predstavitev, ki so jo ustvarili računalniški znanstveniki na Kitajskem. V sodelovanju med univerzo Sun Yat-sen v Guangzhouju in pekinškim Microsoftovim raziskovalnim laboratorijem so razvili pametno umetno inteligenco, ki jo je mogoče uporabiti za natančno zapolnitev praznih področij na sliki: ne glede na to, ali gre za manjkajoči obraz ali pročelje stavbe.
Priporočeni videoposnetki
Tehnika, imenovana inpainting, uporablja tehnologijo globokega učenja, da zapolni te prostore bodisi s kopiranjem zaplate slike na preostalem delu slike ali z ustvarjanjem novih področij, ki so videti prepričljivo natančno. Orodje, ki ga njegovi ustvarjalci imenujejo PEN-Net (Pyramid-context ENcoder Network), obnovi to sliko tako, da »kodira kontekstualno semantiko iz vnosa polne ločljivosti in dekodiranje naučenih semantičnih značilnosti nazaj v slike.« Nastale slike Attention Transfer Network (ATN) niso le osupljivo realistične, ampak je orodje tudi zelo hitro učiti se.
Povezano
- Zdi se, da bi Googlovo orodje za zaznavanje slik z umetno inteligenco lahko delovalo
- Microsoft opušča svoj srhljiv AI, ki bere čustva
- Analogni AI? Sliši se noro, a morda je prihodnost
"[V tem delu smo predlagali] globok generativni model za naloge slikanja visokokakovostnih slik," Yanhong Zeng, vodilni avtor projekta, ki je povezan s šolo podatkov Univerze Sun Yat-sen in Računalništvo in ključni laboratorij za strojno inteligenco in napredno računalništvo, je povedal za Digital Trends. »Naš model zapolnjuje manjkajoče predele od globokih do plitvih na vseh ravneh, na podlagi mehanizma pozornosti med plastmi, tako da je mogoče zagotoviti skladnost strukture in teksture pri rezultatih slikanja. Navdušeni smo, ko vidimo, da je naš model sposoben ustvariti jasnejše teksture in bolj razumne strukture kot prejšnja dela.«
Kot ugotavlja Zeng, to ni prvič, da so raziskovalci razvili orodja za izvajanje slikanja. Vendar sistem PEN-Net ekipe prikazuje impresivne rezultate poleg klasične metode PatchMatch in celo drugih najsodobnejših pristopov.
»Slikovno slikanje ima široko paleto aplikacij v našem vsakdanjem življenju,« je nadaljeval Zeng. "Zdaj načrtujemo uporabo naše tehnologije pri urejanju slik - zlasti za odstranjevanje predmetov [in] obnovo starih fotografij."
Prispevek, ki opisuje delo z naslovom »Učenje omrežja kodirnikov piramidnega konteksta za visokokakovostno slikanje slik«, je na voljo za branje na repozitorij predtiska Arxiv.
Priporočila urednikov
- To novo orodje Photoshop bi lahko vašim slikam prineslo čarobnost AI
- Svojo smešno zagonsko idejo sem predstavil robotu VC
- Zoomov A.I. tehnologija za zaznavanje čustev med klici je razburila kritike
- Smešna formula: Zakaj je strojno ustvarjen humor sveti gral A.I.
- Nvidijin najnovejši AI rezultati dokazujejo, da je ARM pripravljen za podatkovni center
Nadgradite svoj življenjski slogDigitalni trendi bralcem pomagajo slediti hitremu svetu tehnologije z vsemi najnovejšimi novicami, zabavnimi ocenami izdelkov, pronicljivimi uvodniki in enkratnimi vpogledi v vsebine.
