GauGAN : NVIDIA AI는 스케치를 사실적인 풍경으로 바꿉니다.

NVIDIA-GauGAN-AI- 데모 스크린 샷

우리는 GPU 기술 컨퍼런스의 소식을 계속합니다 단일 데크 컴퓨터 발표 후 엔비디아 제트 슨 나노 개발자, 연구자 및 애호가를위한 인공 지능 애플리케이션 구현에 사용되는 99 달러.

동일한 GTC 2019, Nvidia에서 프로세서 및 그래픽 칩의 글로벌 공급 업체 인공 지능으로 움직이는 이미지 메이커를 공개했습니다. 라는 소프트웨어 고간 디자이너가 Nvidia의 신경망 플랫폼이 제공하는 가능성에 대한 개요를 제공합니다.

이 AI 작년에 소개 된 Pix2Pix 시스템의 학습을 기반으로합니다. Nvidia의 응용 딥 러닝 연구 부사장 인 Bryan Catanzaro는 가상 세계를 나타낼 수 있지만 Pix2Pix는 결과 이미지에 인공물을 남기기 때문에 풍경을 그릴 수 없다고 말했습니다.

GauGAN은 스케치를 만들어 몇 초 만에 사실적인 이미지로 바꾸도록 설계되었습니다. GauGAN은 페인트 통, 펜 및 연필의 세 가지 도구를 제공합니다.

GauGAN 데모 GPU 기술 컨퍼런스의 최신판 발사를 따라, 전월 중순에 인공 지능에 의해 생성 된 인간 얼굴의 초상화를 보여주는 사이트에서.

작년 말에 회사는 이미 걱정스러운 현실의 인간 얼굴을 생성 할 수있는 인공 지능을 선보인 바있다.

GAN 개념

GauGAN 소프트웨어를 사용한 이러한 이니셔티브의 공통 분모는 GAN 개념입니다.

GAN은 게임 이론 시나리오에서 두 네트워크가 경쟁하는 생성 모델입니다..

첫 번째 네트워크는 생성기입니다. 샘플 (예 : 이미지) 생성, 적대자 인 판별자는 샘플이 실제인지 아니면 생성기의 결과인지 감지하려고합니다.

학습은 제로섬 게임으로 모델링 할 수 있습니다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 이미징 기술을 향상시키기 위해 수백만 번 경쟁합니다. 완전한 이미지를 생성 할 수있을 때까지.

간단히 말해서 GAN은 두 네트워크가 서로에 대해 작동 함을 의미합니다..

먼저 분해 된 원시 데이터가 공급됩니다. 이로부터 t쥐가 이미지를 만듭니다. L그런 다음 다른 네트워크로 보냅니다. 즉, 데이터베이스에는 실제 사진이나 이미지 만 있습니다. 이 두 번째 네트워크는 이미지를 판단하고 첫 번째 네트워크에 알립니다.

이미지가 예상 한 결과와 같지 않으면 첫 번째 알고리즘이 프로세스를 다시 시작합니다. 일치하는 항목이 있으면 올바른 길을 가고 있다는 알림을 받고 좋은 이미지가 무엇인지 이해하게됩니다.

그것이 작동하는 방식입니까 고간

충분히 훈련을 받으면 체인에서 이미지를 생성 할 수 있습니다. Nvidia에서 발표 한 데이터에 따르면 GauGAN 소프트웨어의 백그라운드에서 실행되는 판별 기는 백만 개의 자연 이미지 데이터베이스를 가지고 있습니다.

GauGAN은 가상 세계를 만들기위한 강력한 도구를 제공 할 수 있습니다. 이 제한된 데모에서도 이러한 기술을 기반으로 구축 된 소프트웨어가 비디오 게임 디자이너에서 건축가, 캐주얼 게이머에 이르기까지 모두에게 어필 할 것입니다.

실제 세계가 어떻게 생겼는지 이해하는 인공 지능을 통해이 전문가들은 아이디어의 프로토 타입을 더 잘 만들고 합성 장면을 빠르게 변경할 수 있습니다.

이 회사는 상업적으로 출시 할 계획이 없지만 곧 누구나 소프트웨어를 사용할 수 있도록 공개 평가판을 시작할 수 있습니다.

GauGAN 소프트웨어 데모를 통해 Nvidia는 사용의 장점을 강조합니다 GAN을 기반으로하는 기술의 그러나이 기술 세트는 사악한 목적으로도 사용될 수 있습니다.

딥 페이크 (다른 비디오 나 기존 비디오에 겹쳐진 컴퓨터 생성 이미지)는이 배치의 일부이며 악의적 인 제 XNUMX자가 허위 뉴스 및 사기를 유포하는 것으로 신뢰됩니다.

Nvidia는 AI Playground 온라인 플랫폼을 유지합니다. 회사가 인공 지능 측면에서 시작하는 프로젝트를 나열하고 인터넷 사용자는 데모를 시작할 수 있습니다.


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  1.   마르셀라

    Que Genial