Нейросеть научили добавлять несуществующие детали на фото: получается неплохо

На GitHub выложена программа, получившая название SC-FEGAN. Ее главная функция – по обычным зарисовкам добавлять любые детали на фото: сережку, новую прическу, менять цвет глаз и т.д.
Как работает Paint будущего
В основе программы лежит генеративно-состязательная нейросеть, разделенная на две части. Первая отвечает за создание образцов изображений – Unet-like. А вторая SN-patchGAN решает, подходит созданное дополнение к исходной картинке или нет.
Графический интерфейс программы довольно прост: пользователь загружает в нее любое изображение и дорисовывает к нему новую деталь. Программа подберет подходящий к фото элемент и добавит его к изображению.
Создатели технологии отмечают, что справиться с запуском нейросети пока под силу только программистам. Но в скором времени на основе нейросети могут появиться приложения, доступные для не разбирающихся в программировании пользователей.
В середине февраля 2019 года один из разработчиков Uber создал сайт, где каждый раз генерируется лицо несуществующего человека. В основе лежит алгоритм StyleGAN, специально разработанный компанией Nvidia.
Результат не всегда идеален, иногда можно понять, что лицо слишком ненастоящее. Но даже это является прогрессом в области искусственного интеллекта.
«Яндекс» мультиками балуется
Нейросети не впервые обучают манипуляциям с изображением. Исследователи из технологического университета Карнеги Меллона в США создали нейросеть, которая передает мимику персонажа из одного видео в другое. Не отстают и в России. «Яндекс» придумал, как улучшить видеоряд старых фильмов или мультфильмов, доступных в сети только в плохом качестве. Для этого компания разработала технологию DeepHD.
Обработка картинок осуществляется в два этапа. На первом этапе нейронная сеть избавляется от помех картинки. Далее картинка переходит на второй этап, где ее обрабатывает вторая нейронная сеть. ИИ-генератор выполняет основную работу по улучшению изображения.
Генератор контролируют еще две нейронные сети: классификатор и дискриминатор. Первая следит за тем, чтобы генератор не добавил в картинку лишних деталей, а вторая отвечает на вопрос «Настоящая ли картинка?». Если дискриминатор путает искусственную картинку с настоящей, то операцию по улучшению изображения можно считать успешной.
См. также
Энтузиасты создали для популярного эмулятора патч с поддержкой процессоров «Эльбрус»
01.03.2021 1796 VKuser24342747 0
Российский разработчик создал неофициальную версию Clubhouse для Android
26.02.2021 2100 VKuser24342747 0
Масштабное обновление Trello: пять новых видов досок и интеграция с Google Docs
25.02.2021 3666 user1015646 0
Видеоигра на базе нейросетевого генератора текстов стала бизнес-консультантом
25.02.2021 2130 VKuser24342747 1
В ближайшие годы возрастет потребность в персонале центров обработки данных
24.02.2021 2144 SKravchenko 0
Rustоманы из Долины: Google, Microsoft, Huawei, Mozilla и AWS основали фонд поддержки языка программирования
16.02.2021 1616 user1015646 0
Украинская команда FireWay одержала победу в хакатоне NASA Space Apps Challenge 2020
05.02.2021 1990 SKravchenko 2
Microsoft участвует в разработке цифрового паспорта вакцинации от Covid-19
02.02.2021 1780 capitan 3
Что нового в Chrome 88: проверка надежности паролей и поддержка профилей
01.02.2021 2250 user1015646 0
280 символов для науки: Twitter откроет доступ ученым к архиву твитов
29.01.2021 1505 VKuser24342747 1