GauGAN (нейросеть) - История изменений

Dzmuh: /* Примечания */

2021-11-04T09:04:41Z

Примечания

← Предыдущая версия		Версия от 09:04, 4 ноября 2021
Строка 23:		Строка 23:
	Файл:Nvidia_gaugan_2.gif		Файл:Nvidia_gaugan_2.gif
	</gallery>		</gallery>

			== См. также ==
			; Похожие проекты
			* [[Scene Generation by ashual]]

	== Примечания ==		== Примечания ==

Dzmuh: /* Ссылки */

2021-11-03T21:17:09Z

Ссылки

← Предыдущая версия		Версия от 21:17, 3 ноября 2021
Строка 29:		Строка 29:
	== Ссылки ==		== Ссылки ==
	* {{official\|http://nvidia-research-mingyuliu.com/gaugan/}}		* {{official\|http://nvidia-research-mingyuliu.com/gaugan/}}
			* https://www.nvidia.com/en-us/studio/canvas/
	* https://www.youtube.com/watch?v=p5U4NgVGAwg		* https://www.youtube.com/watch?v=p5U4NgVGAwg

	[[Категория:Категоризовать]]		[[Категория:Категоризовать]]

Dzmuh в 21:11, 3 ноября 2021

2021-11-03T21:11:30Z

← Предыдущая версия		Версия от 21:11, 3 ноября 2021
Строка 16:		Строка 16:

	Вице-президент Института глубокого обучения NVIDIA Браян Катандзаро описал концепт программы как «умная кисточка». Нейросеть распознаёт наброски и подбирает наиболее подходящие формы ландшафта из перечня ранее изученных изображений. Таким образом простые линии, выполненные различными цветами, подобны заранее напечатанным контурам в детских раскрасках. Как и все генеративно-состязательные сети, программа GauGAN построена на взаимодействии двух нейронных сетей: генеративной и дискриминативной. Генеративная составляющая подбирает потенциальные компоненты будущего ландшафта, а дискриминативная оценивает то, как эти компоненты взаимодействуют между собой на представленных в каталоге изображениях, и собирает из них готовый «пазл».		Вице-президент Института глубокого обучения NVIDIA Браян Катандзаро описал концепт программы как «умная кисточка». Нейросеть распознаёт наброски и подбирает наиболее подходящие формы ландшафта из перечня ранее изученных изображений. Таким образом простые линии, выполненные различными цветами, подобны заранее напечатанным контурам в детских раскрасках. Как и все генеративно-состязательные сети, программа GauGAN построена на взаимодействии двух нейронных сетей: генеративной и дискриминативной. Генеративная составляющая подбирает потенциальные компоненты будущего ландшафта, а дискриминативная оценивает то, как эти компоненты взаимодействуют между собой на представленных в каталоге изображениях, и собирает из них готовый «пазл».

			Программа GauGAN обладает интуитивно понятным интерфейсом. Перед началом генерирования изображения необходимо согласовать цвета с конкретными ландшафтными формами: различные оттенки зелёного могут соответствовать траве или растениям, а в зависимости от интенсивности синего цвета, нейросеть расшифрует его как небо, горы или водоём. Кроме того, пользователь может настраивать предпочтения касательно отдельных элементов, например, времени суток и года, погоды или наличия на изображении рукотворных деталей – строений, дорог и т. п..

			<gallery widths=300px heights=200px>
			Файл:Nvidia_gaugan_1.gif
			Файл:Nvidia_gaugan_2.gif
			</gallery>

	== Примечания ==		== Примечания ==
Строка 21:		Строка 28:

	== Ссылки ==		== Ссылки ==
			* {{official\|http://nvidia-research-mingyuliu.com/gaugan/}}
	* https://www.youtube.com/watch?v=p5U4NgVGAwg		* https://www.youtube.com/watch?v=p5U4NgVGAwg

	[[Категория:Категоризовать]]		[[Категория:Категоризовать]]

Dzmuh: Новая страница: «{{Заготовка}} '''GauGAN''' — нейросеть от NVIDIA, которая превращает даже самые грубые наброски...»

2021-11-03T20:22:36Z

Новая страница: «{{Заготовка}} '''GauGAN''' — нейросеть от NVIDIA, которая превращает даже самые грубые наброски...»

Новая страница

{{Заготовка}}
'''GauGAN''' — нейросеть от [[NVIDIA]], которая превращает даже самые грубые наброски в фотореалистичные изображения.

Как и ранее представленные генеративно-состязательны сети, GauGAN действует на основе алгоритма машинного обучения. Специалисты NVIDIA назвали программу в честь знаменитого французского живописца и крупнейшего представителя постимпрессионизма – Поля Гогена (Paul Gauguin). Алгоритм превращает простые абстрактные линии в гиперреалистичные картинки. Тренировка нейросети представляла собой изучение более миллиона различных стоковых изображений, в частности пейзажей, благодаря чему GauGAN может с лёгкостью воспроизводить всевозможные формы ландшафта<ref>{{cite web
|url = https://knowhow.pp.ua/gaugan-neural-network/
|title = GauGAN – новая нейросеть от NVIDIA
|lang = ru
|date = 2019-03-23
|access-date = 2021-11-03
|archive-url =
|archive-date =
}}
</ref>.

[[Файл:Gaugan-neural-network 1366 2000.jpg]]

Вице-президент Института глубокого обучения NVIDIA Браян Катандзаро описал концепт программы как «умная кисточка». Нейросеть распознаёт наброски и подбирает наиболее подходящие формы ландшафта из перечня ранее изученных изображений. Таким образом простые линии, выполненные различными цветами, подобны заранее напечатанным контурам в детских раскрасках. Как и все генеративно-состязательные сети, программа GauGAN построена на взаимодействии двух нейронных сетей: генеративной и дискриминативной. Генеративная составляющая подбирает потенциальные компоненты будущего ландшафта, а дискриминативная оценивает то, как эти компоненты взаимодействуют между собой на представленных в каталоге изображениях, и собирает из них готовый «пазл».

== Примечания ==
{{Примечания|2}}

== Ссылки ==
* https://www.youtube.com/watch?v=p5U4NgVGAwg

[[Категория:Категоризовать]]