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玛瑙,身世清华,大神朱俊彦再出GauGAN:AI让你变身神笔马良,黄大仙

2019-04-03 14:46:25 投稿作者:admin 围观人数:170 评论人数:0次

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作者 | Just

出品 | AI科技大本营(九阶骇客ID:rgznai 100)

一次 TED 讲演中,前锤子科技规划总监罗子雄共享怎样入门学规划的经历。

要想学好规划,他提示观众要先看根底实例教程。因为互联网上练习组织鱼龙混杂,为了卖课,他们都喜爱运用人道的缺点,给出耸人听闻的课程案牍,比方像你听过的英语练习组织《三十天教你打破雅思7分》,规划和画画教程的案牍也是类似,《怎样六步画好人物肖像》。

当然,崔和民还有更狠的:《怎样两步画好人物玛瑙,身世清华,大神朱俊彦再出GauGAN:AI让你变身神笔马良,黄大仙肖像》。

两步?这是第一步:

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第二步。完毕。

这完全是“神笔马良”的作用啊。虽然玛瑙,身世清华,大神朱俊彦再出GauGAN:AI让你变身神笔马良,黄大仙是戏弄,但也描绘了人们在想要学好新事物时一步登天,寻求速成的荒谬心态。

但是,也不是人人都想成为每一笔都要自己亲力亲为的画家,关于规划师、插画师等专业人士来说,在保证质量的条件下,要寻求项目竣工的功率,要想到达这两个方针的最优解,最好的办法,显着是凭借科技的力气。

现在要介绍的这款 AI 软件 ,能让你真的见识一下 “X 步画出任何你想要的写实景色画”,它叫 GauGan 体系。

在 3 月 19 日的 GTC 2019 上,Nvidia 推出了这款 AI 绘画体系,该软件运用生成对抗性网络,只需你给出简略的草图,再点击几下,几秒钟就可制作传神的景色图画,下面是实打实表演了一个《怎样三步画一副写实景色图》,AI 诚不我欺。

GauGan 现在有三种东西:油漆桶、钢笔和铅笔。屏幕底部是天空、树木、云等一系列选定目标,挑选任一目标在左边简略描绘,就会主动生成相应的传神物体。

要做到这种作用,当然离不开巨大的数据来练习模型。现在,Nvidia 已为 GauGAN 深度学习模型供给了 100 万张从 Flickr 搜集的数据。需求指出,GauGAN 并不仅仅对已有的相片进行拼接,实弩际上终究polymono生成的图画都是一起的组成图画。所以即使不同的用户做出相同的设置并画出类似的草图,体系中也会经过内置的参数给出生成不同的图画。

或许会有人问,GauGan 今后能不能画人物肖像?虽然现在 Nvidia 没有清晰给出或许性,但一个合理的估测是,假如给 GauGan 体系练习足够多的人物肖像数据,画一幅你想要的肖像画应该不成问题。假如你还记得最近那个很火的“这个人不存在”网站,它就运用 Nvidia 开源的 StyleGan 算法随机生成了人脸图画。

GauGan 发布后,网友们也对其或许出现的问题和实践运用展开了评论。

有网友在 YouTube 上问了个恶作剧问题:将草图中的六合倒置,GauGan 体系会生成什么图画?

回复中点赞最高的网友说神经网络会乱成一团麻,另一位网友格兰仕的答复还算靠谱,他说 Sky-Net 会扫除完结器大军,它们是不会答应这种事发作的。

还有网友在 reddit 上评论称,假如将其运用在 3D 环境中,特别 VR 国际的游戏开发会更简略。

显着,该体系或许对视频游戏规划师、架构师等专业人士很有吸引力,比方能够帮他们进步创立游戏场景的功率。不过现在 Nvidia 没有任何商业化发布的方案,但或许会很快发布一个能让任何人都运用的揭露试验版。

Nvidia 也会将 GauGAN 运用到它刚刚发布的一个叫 AI 游乐园的网站上,现在感兴趣的网友在该网站上能够体会依据 AI 的图画修正、艺术风格转化、实在感图画组成功用。

https://www.nvidia.com/en-us/research/ai-playground/

GauGAN 背面的研讨论文

GauGAN 体系的创立在一篇名为《空间自适应归一化的语义图画组成》(或称 SPADE 项目)的论文中有具体介绍,这篇论文由 UC Berkeley, NVIDIA,袁绍 MIT CSAIL 试验室的 4 名研讨人员一起写就,已揭露发布在 Arxiv 上。值得一提的是,该论文将在 6 月的 CVPR 2019 大会上做口头报告。

所谓空间自适应归一化是一个简略但有用的层,用于在给定输入语义布局的情况下组成相片级的逼邢远博真图画。论祁介泉文摘要说到,曾经的办法直接是将语义布局作为输入供给给网络,然后经过卷积、标准化和非线性层进行处理。

他们则证明这并不是最理想的,因为归一化层倾向于“洗掉”语义信息。为了处理这个问题,他们主张运用输入布局经过空间自适应的、学习的变换来调整归一化层中的激活。与现有办法比较,几个具有应战性的数据集上的试验标明,该办法在视觉保真度和与输入布局的对玛瑙,身世清华,大神朱俊彦再出GauGAN:AI让你变身神笔马良,黄大仙齐性方面具有优势。

实践上,GauGAN 是依据上一年推出的能相同出现虚拟国际的 Pix2Pix 体系,但后者在仿真景色方面存有必定瑕疵,从上图比对作用中就能够显着看到。

终究,他们的模型答运用户轻松地操控组成成果的款式和内容,以及创立多模态成果。

办法简述

在许多比如批量标准化(Batch Normalization)这样的常见的标准化技能中,在实践标准化过程之后运用了学习的仿射层(如在 PyTorch 和 TensorFlow 中)。而在 SPADE 项目中,仿射层是从语义切割映射来学习的。这类似于条件归一化,仅仅学习仿射参数现在需求空间自适应,这飞机上不能带什么意味着咱们将对每个语义标签运用不同程度的缩放和倾向。

运用这种简略的办法穿越1630之兴起南美,语义信号能够作用于一切层的输出,不受或许丢掉此类信息的规范化进程的影响。此外,因为语义信息是经过 SPADE 中的层供给4虎影库,所以随机潜在向量能够作为网络的输入,其可世贸天阶以用于操作所生成图画的款式。

更多概况,拜见身份证查询体系论文:https菜根谭://arxiv.org/abs/1903.07291

Flickr 图画中的运用

如前所述,GauGAN 的神经网络是经过 100 张开源的 Flickr 图画进行练习,它还能够了解如雪、树木、水等超 180 个物体之间的联络。对物体之间怎样彼此相关的了解玛瑙,身世清华,大神朱俊彦再出GauGAN:AI让你变身神笔马良,黄大仙意味着河水旁的树会有影子,或许美人被操当时节变化时而且地上上有雪时,就会绘成没有叶子的树。也就是说,神经网络能够依据它对实在图画的了解对终究生成图画的相关细节进行合理填充。

因为 SPADE 适用于不同的标签,因而能够运用现有的语义切割网络对其进行练习,以学习从语义映射到相片的反向映射。这些图片是由 SPADE 从 Flickr 上抓取的 4 万张图片进行练习生成的。

论文作者称,他们将很快发布代码、练习模型和一切图玛瑙,身世清华,大神朱俊彦再出GauGAN:AI让你变身神笔马良,黄大仙像。

GitHub地址:https://gi朱媛媛老公thub.com/nvlabs/spade/

论文作者中的华人面孔

论文的四位作者中,有两位是华人科学家。其间一位是朱俊彦,他于 2012 年取得清华大学计算机科学系的工玛瑙,身世清华,大神朱俊彦再出GauGAN:AI让你变身神笔马良,黄大仙学学士学位,2017 年取得 UC Berkeley 电气工程与计算机科学系的博士学位,他的导师是 Alexei Efros。2018 年,朱俊彦取得了 UC Berkeley 颁布的 David J. Sakrison Memorial Prize,以及的 Nvidia 的 Pioneer Research Award。现在,他是 MIT 计算机与人工智能试验室(CSAIL)的一名博士后研讨员。

朱怎样去法则纹俊彦被称为计算机图形学范畴现代机器学习运用的开拓者,他宣布了第一篇用深度神经网络体系地处理天然图画组成问题的论文,其要点科研成果 CycleGAN,不仅为计算机图形学等范畴的研讨人员所用,也成为视觉艺术家广泛运用的东西。

另一位是 Ming-Yu Liu,2016 年参加 NVIDIA,现为 Nvidia Research 首席zebra研讨科学家,他的研讨要点是图画生成和了解的生成模型。此前,他是三菱电机研讨试验室(MERL)的首席研讨科学家。他于 2012 年取得了马里兰大学帕克分校电气与计算机工程系的博士学位。他的物体姿势预算体系于 2014 年被 R&D 杂志评为最具立异性的百项技能产品之一。在 CVPR 2018 中,他在 WAD 应战中的语义切割比赛范畴适应和鲁棒视觉应战中的光流比赛中取得彦佑穗禾了第一名。

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