Вам потрібно лише подивитись останній голлівудський блокбастер або вибрати нову гру AAA нагадав, що комп’ютерна графіка може бути використана для створення деяких сліпучих потойбічних образів, коли їх викликають для. Але деякі з найбільш вражаючих прикладів зображень, створених машиною, — це не обов’язково інопланетні пейзажі чи гігантські монстри, це модифіковані зображення що ми навіть не помічаємо.
Це стосується нового ШІ. демонстрація, створена комп’ютерними вченими в Китаї. Завдяки співпраці Університету Сунь Ятсена в Гуанчжоу та дослідницької лабораторії Microsoft у Пекіні вони розробили розумний штучний інтелект, який можна використовувати для точного заповнення порожніх областей на зображенні: будь то відсутнє обличчя чи фасад будівлі.
Рекомендовані відео
Техніка, яка називається малюванням, використовує технологію глибокого навчання, щоб заповнити ці простори шляхом копіювання зображення на решті зображення або шляхом створення нових областей, які виглядають переконливо точні. Інструмент, який його творці називають PEN-Net (Pyramid-context ENcoder Network), виконує це відновлення зображення шляхом «кодування контекстної семантики з вхідних даних із повною роздільною здатністю та декодування вивчених семантичних особливостей назад у зображення». Отримані зображення Attention Transfer Network (ATN) не тільки вражаюче реалістичні, але інструмент також дуже швидко навчитися.
Пов'язані
- Здається, інструмент виявлення зображень зі штучним інтелектом Google може працювати
- Корпорація Майкрософт припиняє роботу над моторошним штучним інтелектом, який зчитує емоції.
- Аналоговий ШІ? Це звучить божевільно, але це може бути майбутнє
«[У цій роботі ми запропонували] глибоку генеративну модель для завдань малювання високоякісних зображень», Янхун Цзен, провідний автор проекту, який співпрацює зі Школою даних Університету Сунь Ятсена та Про це Digital Trends повідомили в лабораторії комп’ютерних наук і ключової лабораторії машинного інтелекту та передових обчислень. «Наша модель заповнює відсутні ділянки від глибоких до дрібних на всіх рівнях, ґрунтуючись на механізмі міжшарового концентрування уваги, щоб можна було забезпечити когерентність як структури, так і текстури в результатах малювання. Ми раді бачити, що наша модель здатна генерувати більш чіткі текстури та розумніші структури, ніж попередні роботи».
Як зазначає Цзен, це не перший раз, коли дослідники розробляють інструменти для малювання. Проте система PEN-Net команди демонструє вражаючі результати поряд із класичним методом PatchMatch і навіть іншими найсучаснішими підходами.
«Малювання зображень має широкий спектр застосувань у нашому повсякденному житті», — продовжив Цзен. «Зараз ми плануємо застосувати нашу технологію для редагування зображень — особливо для видалення об’єктів [і] відновлення старих фотографій».
Стаття з описом роботи під назвою «Навчання мережі кодувальника пірамідного контексту для високоякісного малювання зображень» доступна для читання на репозиторій препринтів Arxiv.
Рекомендації редакції
- Цей новий інструмент Photoshop може привнести магію ШІ у ваші зображення
- Я представив свою смішну ідею стартапу роботові венчурному капіталісту
- Штучний інтелект Zoom Технологія виявлення емоцій під час дзвінків засмучує критиків
- Смішна формула: чому гумор, створений машиною, є святим Граалем А.І.
- Найновіший штучний інтелект Nvidia. результати доводять, що ARM готова до центру обробки даних
Оновіть свій спосіб життяDigital Trends допомагає читачам стежити за динамічним світом технологій завдяки всім останнім новинам, цікавим оглядам продуктів, проникливим редакційним статтям і унікальним у своєму роді коротким оглядам.
