GauGAN:NVIDIA AIは、スケッチをフォトリアリスティックな風景に変えます

NVIDIA-GauGAN-AI-デモ-スクリーンショット

GPUテクノロジーカンファレンスのニュースを続けます シングルデッキコンピュータの発表後 NVIDIA Jetson Nano 開発者、研究者、愛好家のための人工知能におけるアプリケーションの実装に捧げられた99ドルの。

この同じGTC2019では、Nvidia、 プロセッサとグラフィックチップのグローバルプロバイダー 人工知能によってアニメーション化された画像メーカーを明らかにしました。 と呼ばれるソフトウェア ガウガン その設計者によって、Nvidiaのニューラルネットワークプラットフォームによって提供される可能性の概要を提供します。

このAI 昨年導入されたPix2Pixシステムからの学習に基づいています これは仮想世界を表すことができると、Nvidiaの応用深層学習研究担当副社長であるブライアンカタンザロ氏は述べていますが、Pix2Pixは、結果の画像にアーティファクトが残るため、風景を描くことができません。

GauGANは、スケッチを作成し、それを数秒で写実的な画像に変換するように設計されています。 GauGANは、ペイントバケツ、ペン、鉛筆のXNUMXつのツールを提供しています。

GauGANデモンストレーション GPUテクノロジーカンファレンスの最新版で 打ち上げに従ってください、前月の半ばに、 人工知能によって生成された人間の顔の肖像画を表示するサイトから。

なお、同社は昨年末に、不安な現実の人間の顔を生成できる人工知能をすでに発表していた。

GANコンセプト

GauGANソフトウェアを使用したこれらのイニシアチブの共通の分母は、GANの概念です。

GANは、XNUMXつのネットワークがゲーム理論のシナリオで競合する生成モデルです。.

最初のネットワークはジェネレーターです。 サンプル(たとえば、画像)を生成し、 一方、その敵である弁別器は、サンプルが本物であるか、それともジェネレーターの結果であるかを検出しようとします。

学習はゼロサムゲームとしてモデル化できます。 これらのコンピュータプログラムは、イメージングスキルを向上させるために何百万回も競合します 完全な画像を作成できるようになるまで。

簡単に言えば、GANは、XNUMXつのネットワークが相互に作用することを意味します.

分解されるのは、最初に生データが供給されます。 これらから、tラットは画像を作成します。 L次に、それを別のネットワークに送信します つまり、データベースには実際の写真または画像しかありません。 このXNUMX番目のネットワークは画像を判断し、最初のネットワークに通知します。

画像が期待どおりの結果に見えない場合、最初のアルゴリズムがプロセスを再開します。 一致するものがある場合は、正しい方向に進んでいることが通知され、最終的には良い画像が何であるかを理解することになります。

それがどのように機能するか ガウガン

十分なトレーニングを受けたら、チェーン上に画像を作成できます。 Nvidiaが公開したデータによると、 GauGANソフトウェアのバックグラウンドで実行されているディスクリミネーターには、XNUMX万枚の自然画像のデータベースがあります。

GauGANは、仮想世界を作成するための強力なツールを提供できます。 この限定されたデモでも、これらのスキルに基づいて構築されたソフトウェアであることは明らかです。 ビデオゲームのデザイナーから建築家、カジュアルゲーマーまで、誰にとっても魅力的です。

これらの専門家は、現実の世界がどのように見えるかを理解する人工知能を使用して、アイデアのプロトタイプを作成し、合成シーンにすばやく変更を加えることができます。

同社はそれを商業的にリリースする予定はないが、誰でもソフトウェアを使用できるようにするための公開テストをまもなく開始する可能性がある。

GauGANソフトウェアのデモを通じて、 Nvidiaは使用の利点を強調しています GANに基づく技術の しかし、この一連の技術は不吉な目的にも使用できると言わなければなりません。

ディープフェイク (他のまたは既存のビデオにスーパーインポーズされたコンピューター生成画像)はこのバッチの一部であり、悪意のある第三者から虚偽のニュースやデマを広めることを信頼されています。

NvidiaはAIPlaygroundオンラインプラットフォームを維持しています。 同社が人工知能の観点から立ち上げているプロジェクトがリストされており、インターネットユーザーはデモを立ち上げる機会があります。


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