GauGAN (нейросеть): различия между версиями
Dzmuh (обсуждение | вклад) (Новая страница: «{{Заготовка}} '''GauGAN''' — нейросеть от NVIDIA, которая превращает даже самые грубые наброски...») |
Dzmuh (обсуждение | вклад) |
||
| (не показаны 2 промежуточные версии этого же участника) | |||
| 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> | |||
== См. также == | |||
; Похожие проекты | |||
* [[Scene Generation by ashual]] | |||
== Примечания == | == Примечания == | ||
| Строка 21: | Строка 32: | ||
== Ссылки == | == Ссылки == | ||
* {{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]] | ||
Текущая версия от 09:04, 4 ноября 2021
 | Это заготовка статьи. |
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[1].
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..
См. также
- Похожие проекты
Примечания
- ↑ GauGAN – новая нейросеть от NVIDIA (23 марта 2019). Дата обращения: 3 ноября 2021.
Ссылки
- nvidia-research-mingyuliu.com/gaugan/ — официальный сайт GauGAN (нейросеть)
- https://www.nvidia.com/en-us/studio/canvas/
- https://www.youtube.com/watch?v=p5U4NgVGAwg