Потребно је само да погледате најновији холивудски блокбастер или да преузмете нови ААА наслов игре подсетио да се компјутерска графика може користити за стварање неких заслепљујућих оностраних слика када се позове за. Али неки од најупечатљивијих примера машински генерисаних слика нису нужно ванземаљски пејзажи или џиновска чудовишта, већ модификације слика које и не примећујемо.
То је случај са новим А.И. демонстрација коју су направили компјутерски научници у Кини. У сарадњи између Универзитета Сун Јат-сен у Гуангџоуу и пекиншке лабораторије Мицрософт Ресеарцх, развили су паметну вештачку интелигенција која се може користити за прецизно попуњавање празних области на слици: било да је то лице које недостаје или предња страна зграде.
Препоручени видео снимци
Техника која се зове инпаинтинг користи технологију дубоког учења да попуни ове просторе било копирањем закрпе слике на остатку слике или генерисањем нових области које изгледају убедљиво тачан. Алат, који његови креатори називају ПЕН-Нет (Пирамид-цонтект ЕНцодер Нетворк), врши ову рестаурацију слике тако што „кодира контекстуалну семантику из уноса пуне резолуције и декодирање научених семантичких карактеристика назад у слике.” Резултирајуће слике мреже за пренос пажње (АТН) нису само импресивно реалистичне, већ се алатка такође врло брзо научити.
Повезан
- Чини се да би Гоогле-ов алат за детекцију слика АИ могао да функционише
- Мицрософт напушта свој језиви АИ који чита емоције
- Аналогни А.И.? Звучи лудо, али то би могла бити будућност
„[У овом раду смо предложили] дубоки генеративни модел за висококвалитетне задатке сликања слика“, Ианхонг Зенг, водећи аутор на пројекту, који је повезан и са школом података Универзитета Сун Иат-сен и Рачунарска наука и кључна лабораторија за машинску интелигенцију и напредно рачунарство, рекли су за Дигитал Трендс. „Наш модел испуњава недостајуће регионе од дубоких до плитких на свим нивоима, на основу вишеслојног механизма пажње, тако да се кохерентност структуре и текстуре може обезбедити у резултатима сликања. Узбуђени смо што видимо да је наш модел способан да генерише јасније текстуре и разумније структуре од претходних радова.
Као што Зенг примећује, ово није први пут да су истраживачи развили алате за извођење сликања. Међутим, ПЕН-Нет систем тима показује импресивне резултате поред класичне методе ПатцхМатцх, па чак и других најсавременијих приступа.
„Осликавање слика има широк спектар примена у нашем свакодневном животу“, наставио је Зенг. „Сада планирамо да применимо нашу технологију у уређивању слика — посебно за уклањање објеката [и] рестаурацију старих фотографија.“
Рад који описује рад под насловом „Учење мреже за кодирање пирамиде контекста за висококвалитетно сликање слика“ доступан је за читање на спремиште препринт папира Аркив.
Препоруке уредника
- Овај нови алат за Пхотосхоп могао би да унесе магију вештачке интелигенције у ваше слике
- Изнео сам своју смешну идеју за покретање робота ВЦ
- Зоом-ов АИ технологија за откривање емоција током позива узнемирује критичаре
- Смешна формула: Зашто је хумор генерисан машинама свети грал А.И.
- Нвидијин најновији А.И. резултати доказују да је АРМ спреман за дата центар
Надоградите свој животни стилДигитални трендови помажу читаоцима да прате убрзани свет технологије са свим најновијим вестима, забавним рецензијама производа, проницљивим уводницима и јединственим кратким прегледима.
