Tych celebrytów stworzyła sztuczna inteligencja. Są równie idealni co ci prawdziwi?

Na szczęście jest projekt Scene Stitch, który wykorzystuje uczenie maszynowe i pozwala na uzyskiwanie lepszych efektów. Tak samo jak wcześniej, powinniśmy zaznaczyć fragment zdjęcia, który ma zostać wypełniony czymś innym. Jednak tym razem algorytmy przeszukają Adobe Stock i samodzielnie wybiorą fragment jakiegoś zdjęcia, który następnie dopasują do tego, które właśnie poddajemy obróbce. Efekt jest taki, że wystarczy coś zaznaczyć, kliknąć parę razy i mamy… ogromną różnicę. W miejscu drogi pojawił się wielki głaz, który pochodzi z całkowicie innego zdjęcia. Do wyboru mamy wiele propozycji i niemal każda z nich gwarantuje bardzo dobry efekt.

To cię zainteresuje CEO SoftBanku: AI z IQ 10000 powstanie w ciągu 30 latBot, czy człowiek? Dotychczasowe metody różnicowania już nie działają!

Reklama

Od perfekcyjnego fotomontażu dzielą cię dwa kliknięcia i Adobe Scene Stitch.

Celebryci, którzy nie istnieją

Teraz dla odmiany świat obiega nowinka na temat możliwości AI w generowaniu zdjęć nieistniejących ludzi, co zostało umożliwione przez algorytmy generative adversarial network (GAN). Nvidia oparła swoją metodę na dwóch sieciach neuronowych korzystających z uczenia nienadzorowanego (unsupervised machine learning).

W tym wypadku jedna z sieci jest określana jako „generator”, natomiast druga to „discriminator”. Generator tworzy obraz na podstawie próbek, które mu dostarczono (zdjęcia celebrytów), a dyskryminator zajmuje się porównywaniem wyników pracy generatora z prawdziwymi zdjęciami. Później dyskryminator przekazuje swoje uwagi i oddaje fałszywe zdjęcia do naniesienia poprawek, w związku z czym generator ponownie zabiera się do pracy. Ostatecznie chodzi o to, żeby generator stawał się coraz lepszy w tym co robi, czyli żeby przygotowywał coraz lepsze zdjęcia nieistniejących ludzi, natomiast dyskryminator ma być coraz lepszy w analizowaniu takich rzeczy i sugerowaniu odpowiednich poprawek. Przy odpowiedniej ilości treningu, generator powinien stać się na tyle dobry, że efekty jego pracy nabiorą nawet dyskryminatora.

Czytaj dalej poniżej

To niesamowite jak SI od Google samodzielnie uczy się nowych rzeczy Marcin Hołowacz

Ten program przepowiada przyszłość i ocenia, w które startupy warto inwestować Marcin Hołowacz

AI zostało świetnie wytrenowane

Program zaczął od generowania zdjęć nieistniejących ludzi w niskiej rozdzielczości. Jego bazą do nauki były zdjęcia prawdziwych celebrytów. Z czasem program dochodził do większej wprawy, więc badacze dodali kolejne warstwy i przeszli z obrazów w niskiej rozdzielczości do obrazów w wysokiej rozdzielczości. Czyli efekt jest taki, że mamy pełno zdjęć nieistniejących „celebrytów”, które są dobrej jakości i żaden człowiek nie musiał pomagać w ich tworzeniu.

Później poszli jeszcze o krok dalej i zmienili kategorię sztucznie generowanych obrazów z celebrytów na różne obiekty, jak np. kanapa, most, autobus… Fajnie, może kiedyś dostaniemy generator zdjęć, do którego wystarczy wrzucić opis, a ten w ułamku chwili wypluje z siebie zdjęcie przedstawiające dokładnie to czego chcieliśmy (i nikt nie będzie w stanie powiedzieć, że to „fejk”).

Źródło 1, 2