(Immagine: Nvidia)
I ricercatori della Nvidia hanno creato un nuovo generativa contraddittorio modello di rete per la produzione di paesaggio realistico immagini da uno schizzo o di segmentazione mappa, e mentre non è perfetto, è certamente un passo verso permettendo alle persone di creare un proprio sintetico paesaggio.
Il GauGAN modello inizialmente viene propagandato come uno strumento per aiutare i pianificatori urbani, game designer e architetti di creare rapidamente immagini sintetiche. Il modello è stato addestrato più di un milione di immagini, tra cui 41,000 da Flickr, con i ricercatori affermando che agisce come una “smart pennello” come si riempie nei dettagli sullo schizzo.
“È come un libro da colorare immagine che descrive dove un albero è, dove è il sole, dove il cielo è” Nvidia vice presidente della applicati apprendimento profondo ricerca Bryan Catanzaro, ha detto. “E poi la rete neurale è in grado di fornire tutti i dettagli e le texture e i riflessi, ombre e colori, in base a quanto si è appreso immagini reali.”
In una dimostrazione ai giornalisti la sua GTC conferenza di lunedì, i ricercatori hanno dimostrato GauGAN in azione, e come è stato in grado di rendere le immagini in tempo reale, interruttore di stile tra le diverse stagioni, e come riflessi d’acqua e interagito con il paesaggio.
La macchina utilizzata per l’attività contenute stato recentemente rilasciato il Titan RTX, tuttavia Catanzaro ha detto che potrebbe essere possibile eseguire la stessa applicazione su una CPU se il rendering dell’immagine è limitata a una volta ogni pochi secondi, o creati su richiesta.
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“Questa tecnologia non è solo cuciture insieme pezzi di altre immagini, o tagliare e incollare texture” di Catanzaro, ha detto. “È in realtà la sintesi di nuove immagini, molto simile a come un artista vorresti disegnare qualcosa.”
In un documento di ricerca per essere presentato come una presentazione orale alla CVPR conferenza nel mese di giugno, i ricercatori hanno detto che usando la sperimentazione umana via Mechanical Turk ha mostrato le sue immagini sono stati preferiti a quelli generati da CRN, pix2pixHD, e SIM algoritmi, anche se nella categoria dei paesaggi urbani, a malapena a battere gli ultimi due tecniche. Rispetto ad altri algoritmi, Catanzaro, ha detto GauGAN aveva più il vocabolario, e hanno richiesto un minor numero di parametri.
Alla fine del 2018, un team di ricercatori, tra cui Catanzaro ha presentato un documento in grado di predire il futuro fotogrammi video per sinterizzati in scene cittadine.
Nvidia utilizzato anche generativa, in contraddittorio, le reti di creare un cervello artificiale RM immagini, per aiutare a superare una mancanza di cervello di immagini treno reti.
La diversità è fondamentale per il successo quando l’addestramento di reti neurali, ma dati di imaging medicale è di solito uno squilibrio,” Hoo Shin Chang, senior research scientist di Nvidia, ha spiegato ZDNet nel mese di settembre. “Ci sono molti più casi normali che anormali casi, quando casi anormali sono quelli che ci interessano di più, per cercare di rilevare e diagnosticare.”
Disclosure: Chris Duckett ha viaggiato per GTC come ospite di Nvidia.
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