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涂鴉秒變真實(shí)風(fēng)景,NVIDIA GauGAN讓你也可以擁有天才之筆!

本文作者: skura 2019-03-19 18:21
導(dǎo)語:NVIDIA 技術(shù)團(tuán)隊(duì)利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建高度逼真場景

雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按,一個(gè)新手畫家可能會(huì)用畫筆在畫布上畫畫,目的是創(chuàng)作一幅壯美的日落景觀圖——崎嶇的、白雪覆蓋的山峰倒映在清澈的湖泊中——但最終畫出來的只不過是一些看起來更像多色墨水點(diǎn)的東西。

涂鴉秒變真實(shí)風(fēng)景,NVIDIA GauGAN讓你也可以擁有天才之筆!

但是,由 Nvidia Research 開發(fā)的深度學(xué)習(xí)模型卻恰恰相反:它可以輕松地將粗糙的涂鴉變成照片級(jí)的寫實(shí)杰作。該工具利用生成的對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)將語意分割圖轉(zhuǎn)換為逼真的圖像。

這款使用該模型的交互式應(yīng)用程序,輕輕松松地就達(dá)到了后印象派畫家的水平,它被命名為 GauGAN。

涂鴉秒變真實(shí)風(fēng)景,NVIDIA GauGAN讓你也可以擁有天才之筆!

后印象派畫家 Paul Gauguin 畫了幾幅自畫像,包括這幅自 1885 年起就收藏在 Kimbell 藝術(shù)博物館的作品(照片來自 Wikimedia Commons)。

GauGAN 可以為從建筑師、城市規(guī)劃者到景觀設(shè)計(jì)師和游戲開發(fā)商的每個(gè)人提供一個(gè)強(qiáng)大的工具來創(chuàng)建虛擬世界。有了一個(gè)能夠理解現(xiàn)實(shí)世界的人工智能,這些專業(yè)人員可以更好地設(shè)計(jì)出想要的原型,并快速改變它們。

NVIDIA 應(yīng)用深度學(xué)習(xí)研究院副總裁 Bryan Catanzaro 說:「用簡單的草圖進(jìn)行頭腦風(fēng)暴設(shè)計(jì)要容易得多,而且這項(xiàng)技術(shù)能夠?qū)⒉輬D轉(zhuǎn)換成高度逼真的圖像。」

Catanzaro 將 GauGAN 背后的技術(shù)比作「智能畫筆」,它可以在粗略的語意分割圖(即顯示場景中對(duì)象位置的高級(jí)輪廓)中填充細(xì)節(jié)。

GauGAN 使用戶可以畫出語意分割圖,并合成自己需要的場景,其中,這些分割圖都需要相應(yīng)的標(biāo)簽,如天空、大?;蛘哐?。

經(jīng)過 100 萬張圖片的訓(xùn)練,深度學(xué)習(xí)模型通過結(jié)果來填充景觀:在池塘中畫畫,附近的元素如樹木和巖石將在水中映射。將一個(gè)段標(biāo)簽從「草地」換成「雪」,整個(gè)圖像將變?yōu)槎緢鼍埃瓉碇Ψ比~茂的樹木則變成了不毛之地。

Catanzaro 說:「這就像一幅彩色的圖畫,描繪了一棵樹在哪里,太陽在哪里,天空在哪里?!谷缓螅窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)對(duì)真實(shí)圖像的了解,填充所有細(xì)節(jié)和紋理,以及反射、陰影和顏色。

由于 GANs 是由一對(duì)網(wǎng)絡(luò)——生成器和對(duì)抗器組成的,因此,盡管缺乏對(duì)真實(shí)世界的了解,但它仍然可以生成讓人滿意的圖像。生成器創(chuàng)建圖像并呈現(xiàn)給對(duì)抗器。對(duì)抗器在真實(shí)圖像上訓(xùn)練后,反饋給生成器如何逐素提高合成圖像的真實(shí)性。

經(jīng)過對(duì)真實(shí)圖像的訓(xùn)練后,對(duì)抗器知道真實(shí)的池塘和湖泊是包含反射的——因此生成器學(xué)會(huì)了創(chuàng)造令人驚嘆的逼真圖像。

該工具還允許用戶添加樣式過濾器,更改生成的圖像以適應(yīng)特定畫家的風(fēng)格,或?qū)⑷臻g場景更改為日落場景。

Catanzaro 說:「這項(xiàng)技術(shù)不僅僅是將其他圖像拼接在一起或者剪切和粘貼紋理,它實(shí)際上是合成新的圖像,這和藝術(shù)家創(chuàng)造新東西的方法非常相似?!?br/>

雖然 GauGAN 應(yīng)用程序?qū)W⒂陉懙?、海洋和天空等自然元素,但底層的神?jīng)網(wǎng)絡(luò)也有能力填充其他景觀特征,包括建筑物、道路和人等。

關(guān)于 GauGAN 的研究論文已被 6 月的 CVPR 會(huì)議評(píng)為 Oral 論文——而獲得這一殊榮的論文不到提交論文總數(shù)的 5%。

在此之前,雷鋒網(wǎng)也報(bào)導(dǎo)過一篇 ICCV 2017 論文,關(guān)于用端到端網(wǎng)絡(luò)生成非常逼真的高分辨率圖像的文章,文中的方法卻并沒有用到 GANs。查看這篇文章可以點(diǎn)擊:如此逼真的高清圖像居然是端到端網(wǎng)絡(luò)生成的?GANs 自嘆不如 | ICCV 2017 。

via:https://blogs.nvidia.com/blog/2019/03/18/gaugan-photorealistic-landscapes-nvidia-research/?ncid=so-twi-gj-78527

雷鋒網(wǎng)

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