Search

GauGAN 2: превращает наброски в фотореалистичные пейзажи

GauGAN 2 - нейросеть от NVIDIA, названная в честь художника-постимпрессиониста Поля Гогена. Она предназначена для того, чтобы сделать эскиз и преобразовать его в фотореалистичное изображение за считанные секунды.
Сложность
3/5

Как работает GauGAN 2:

GauGAN 2 предлагает три инструмента: ведро с краской, ручку и карандаш, связывая каждый цвет с конкретным объектом. Например, коричневый для «скалы», светло-голубой для «неба» и серый для «облака». Как только цвет нарисован, модель глубокого обучения, обученная на миллионе изображений, заполняет текстуру. В приложении также есть инструмент для выбора времени суток или стиля рисования.

Сейчас все функции нейросети доступны любому пользователю. Даже имеется туториал чтобы лучше понимать происходящее на экране. Нейросеть более сложная, чем ее собратья – художники, но имеет гораздо больше опций и вариативности.

Для того чтобы начать творить свои шедевры, просто зайдите на сайт, пройдите обучение и приступайте!

Концепция GAN

GAN — это генеративная модель, в которой две нейросети соревнуются в сценарии теории игр .

Первая сеть — генератор, генерирует выборку (например, изображение), а ее оппонент, дискриминатор, пытается определить, является ли выборка реальной или является результатом работы генератора.

Обучение можно представить как игру с нулевой суммой. Эти компьютерные программы миллионы раз соревнуются, чтобы улучшить ваши навыки работы с изображениями, пока у них не появится возможность создавать полные изображения.

Проще говоря, GAN означает, что две сети работают друг против друга .

Сначала в него поступают необработанные данные, которые анализируются. Из этого первая нейросеть делает снимок. Затем отправляет его в другую сеть ,в базе которого были только настоящие фотографии или изображения. Эта вторая сеть будет оценивать изображение и информировать первую.

Если изображение не похоже на ожидаемый результат, первый алгоритм возобновляет процесс. Если есть совпадение – начнется новый этап обработки

Галерея
Последние статьи