Искусственный интеллект DeepMind научился придумывать фотографии
Как и в других проектах по созданию искусственных изображений, данная технология основана на генеративно-состязательной нейросети. Напомним, что она состоит из двух частей: генератора и дискриминатора. Первая создает изображения, а вторая оценивает их схожесть с образцами идеального результата.
В этой работе мы хотели стереть грань между изображениями созданными ИИ и фотографиями из реального мира. Мы обнаружили, что для этого достаточно уже существующих методов генерации.
Чтобы научить BigGAN создавать фотографии бабочек, собак и еды, использовались разные наборы изображений. Сначала для обучения использовалась база ImageNet, а затем — более масштабный набор JFT-300M из 300 миллионов изображений, разделенных на 18 000 категорий.
![Искусственный интеллект DeepMind научился придумывать фотографии. Искусственный интеллект DeepMind научился придумывать фотографии. Фото.](https://hi-news.ru/wp-content/uploads/2018/10/h7e6Z98-750x242.jpg)
Обучение BigGAN заняло 2 дня. Для этого потребовалось 128 тензорных процессоров Google, разработанных специально для машинного обучения.
В разработке нейросети также участвовали профессора из шотландского Университета Хериота-Уатта. Подробности о технологии расписаны в статье «Обучение
крупномасштабной генеративно-состязательной нейросети GAN синтезу естественного изображения высокой точности».
В сентябре исследователи из Университета Карнеги-Мелона при помощи генеративно-состязательных нейросетей создали систему для наложения мимики одних людей на лица других.
Как подобные нейросети могут быть использованы человечеством? Свои варианты пишите в комментариях или в нашем Telegram-чате.
![Оставить комментарий в Telegram. Поделитесь мнением в чате читателей Hi-News.ru Оставить комментарий в Telegram. Поделитесь мнением в чате читателей Hi-News.ru](https://hi-news.ru/wp-content/themes/101media/img/tg3.jpg)
Новости, статьи и анонсы публикаций
Чат с читателямиСвободное общение и обсуждение материалов