Регионы
logo logo_white
inform
18+
Все регионы Санкт-Петербург Москва Красноярск Нижний Новгород Пермь Оренбург Архангельск Екатеринбург Новосибирск Омск Башкирия Кемерово Карелия Приморье Калининград Самара Казань Сочи Ростов-на-Дону Волгоград Саранск

Ученые создали программную модель, способную превращать картины в фотографии

Программа умеет подменять и объекты. Так, например, при заданных параметрах она способна заменить яблоки на апельсины, а лошадей на зебр.
35 5 Апреля 2017 11:39
Ученые создали программную модель, способную превращать картины в фотографии
Ученые создали программную модель, способную превращать картины в фотографии The University of California-UC Berkeley
Загрузка...

Калифорния (США), 5 апреля — Научные сотрудники Калифорнийского университета в Беркли сумели создать продвинутую нейросеть, способную превращать картины художников в реалистичные фотографии и наоборот. 

Как уточняется, программа также умеет подменять большинство объектов на изображениях. Так, например, при заданных параметрах нейросеть способна заменить яблоки на апельсины, а лошадей на зебр.

За последние годы программы, способные переносить стиль одного изображения на другое, получили значительное развитие. Обычно пользователи загружают фотографии на сервер и применяют специальные фильтры, сделанные на основе работ известных художников. В этом случае искусственная нейронная сеть моделирует процессы нервных клеток живого организма, распознавая образы и обучаясь. Так каждый последующий перенос одного изображения в другое будет на более высоком техническом уровне.

Однако до сих пор никто не пытался создать нейросеть, которая была бы пригодна и для обратных операций.

Американские исследователи создали программную модель, способную извлекать ключевые характеристики стиля одного набора изображений, после чего определять, как их возможно применить к другому набору изображений. При этом программисты из Беркли отказались от системы парных образцов, которая обычно применяется в процессе обучения нейросетей.

Чтобы программа смогла понять разницу между стилями художников и превратить картины в реалистичные фотографии, сотрудники университета разработали порождающую состязательную нейросеть, состоящую из двух компонентов: различающего и генеративного. Генератор служит для создания образов, различающий компонент – для создания качественной «подделки».

Однако у новой модели есть и свои минусы. Порождающая состязательная нейросеть все еще не дотягивает до уровня метода парных образцов, но, стоит отметить, значительно экономит время при создании баз данных системы.

Подпишитесь и получайте новости первыми
lenta
Читайте также
Загрузка...
star
В курсе
Наверхнаверх