Nastavljamo s vijestima o GPU tehnološkoj konferenciji nakon najave jednokatnog računara Nvidia Jetson Nano od 99 dolara posvećenih implementaciji aplikacija u umjetnoj inteligenciji za programere, istraživače i hobiste.
U istom GTC 2019, Nvidia, globalni dobavljač procesora i grafičkih čipova otkrio je proizvođač slika koji je animirao umjetna inteligencija. Softver je nazvao GauGAN svojih dizajnera pruža pregled mogućnosti koje nude Nvidijine platforme neuronske mreže.
Ovaj AI nadovezuje se na učenje iz sistema Pix2Pix predstavljenog prošle godine koji mogu predstavljati virtualne svjetove, rekao je Nvidijin potpredsjednik primijenjenih istraživanja dubokog učenja Bryan Catanzaro, ali Pix2Pix ne može slikati pejzaže jer to ostavlja artefakte na rezultirajućoj slici.
GauGAN je dizajniran da napravi skicu i za nekoliko sekundi pretvori je u fotorealističnu sliku. GauGAN nudi tri alata: kantu za boju, olovku i olovku.
GauGAN demonstracija u trenutnom izdanju GPU Technology Conference pratite lansiranje, sredinom prethodnog mjeseca, s web lokacije koja prikazuje portrete ljudskih lica generiranih umjetnom inteligencijom.
Treba napomenuti da je na kraju prethodne godine kompanija već predstavila umjetnu inteligenciju sposobnu da generira ljudska lica zabrinjavajuće stvarnosti.
GAN koncept
Zajednički nazivnik ovih inicijativa sa GauGAN softverom je GAN koncept.
GAN je generativni model u kojem se dvije mreže natječu u scenariju teorije igara.
Prva mreža je generator, generira uzorak (na primjer, sliku), dok njegov protivnik, diskriminator, pokušava otkriti je li uzorak stvaran ili je rezultat generatora.
Učenje se može modelirati kao igru sa nultim zbirom. Ovi računarski programi takmiče se milione puta za poboljšanje vaših vještina obrade slike sve dok ne budu mogli stvoriti cjelovite slike.
Jednostavno rečeno, GAN znači da dvije mreže rade jedna protiv druge.
Prvo se daju sirovi podaci koji se razgrađuju. Od njih, trat stvori sliku. Lzatim ga pošaljite drugoj mreži da u svojoj bazi podataka ima samo stvarne fotografije ili slike. Ova druga mreža će prosuditi sliku i obavijestit će prvu.
Ako slika ne izgleda kao očekivani rezultat, prvi algoritam nastavlja postupak. Ako postoji podudarnost, obavještavate vas da ste na dobrom putu i na kraju razumijete što je dobra slika.
Da li to tako funkcionira? GauGAN
Nakon što ste dovoljno obučeni, možete stvarati slike na lancu. Prema podacima koje je objavila Nvidia, diskriminator koji radi u pozadini softvera GauGAN ima bazu podataka o milion slika prirode.
GauGAN bi mogao ponuditi moćan alat za stvaranje virtualnih svjetova. Čak i u ovom ograničenom demonstracijskom programu jasno je da je softver izgrađen oko ovih vještina Svidjelo bi se svima, od dizajnera video igara, preko arhitekata do slučajnih igrača.
Uz umjetnu inteligenciju koja razumije kako izgleda stvarni svijet, ovi bi profesionalci mogli bolje prototipirati svoje ideje i napraviti brze promjene na sintetičkoj sceni.
Kompanija ga ne planira komercijalno objaviti, ali uskoro bi mogla pokrenuti javni test kako bi svima omogućila upotrebu softvera.
Kroz demo softvera GauGAN, Nvidia ističe pozitivne rezultate tehnologija koje se temelje na GAN-u, Ali mora se reći da se ovaj niz tehnika može koristiti i u zlokobne svrhe.
Deepfakes (kompjuterski generirane slike prekrivene na druge ili postojeće videozapise) dio su ove serije i zlonamerne treće strane imaju povjerenje da šire lažne vijesti i podvale.
Nvidia održava mrežnu platformu AI Playground. U njemu su navedeni projekti koje kompanija pokreće u smislu umjetne inteligencije, a korisnici Interneta imaju priliku pokrenuti demonstracije.
Kako kul