Фахівці з компанії NVIDIA розробили нейромережевий алгоритм для створення реалістичних портретів. Тепер штучний інтелект може придумувати обличчя.
Новая программа создает абсолютно реалистичные портреты на основе генеративно-соревновательной нейросети, которая фактически состоит из двух других: одна из них занимается непосредственно созданием или изменением изображения, а вторая оценивает полученный результат, сравнивая его с эталонами. За счет такого соревнования сети постоянно улучшают создание и оценку изображений, в результате чего их качество возрастает.
Ранее такой тип нейросетей уже использовали для манипуляций с фотографиями людей, но их качество не было таким уж высоким. Специалисты из исследовательского подразделения NVIDIA научились создавать таким методом качественные изображения с большим количеством деталей, что удалось благодаря смене подхода к обучению нейросетей.
Исследователи решили постепенно наращивать разрешение изображений, создаваемых нейросетью. Используемая ими схема предусматривает, что разрешение изображения одновременно увеличивается у генератора и отдела, который отвечает за оценку изображения генератора.
Для тренировок специалисты взяли несколько открытых баз данных: CELEBA, которая содержит множество фотографий знаменитостей, LSUN с фотографиями комнат, и CIFAR10, которая включает разные типы изображений. В конце концов ученые смогли с помощью большого объема данных и постепенного нарастания качества изображений получить нейросеть, которая умеет создавать лица людей с огромным количеством деталей и разрешением 1024 на 1024 пикселей.
[:ua]Нова програма створює абсолютно реалістичні портрети на основі генеративно-змагальної нейромережі, яка фактично складається з двох інших: одна з них займається безпосередньо створенням або зміною зображення, а друга оцінює отриманий результат, порівнюючи його з еталонами. За рахунок такого змагання мережі постійно покращують створення і оцінку зображень, у результаті чого їх якість зростає.
Раніше такий тип нейромереж вже використовували для маніпуляцій з фотографіями осіб, але їх якість не була дуже високою. Фахівці з дослідницького підрозділу NVIDIA навчилися створювати таким методом якісні зображення з великою кількістю деталей, що вдалось завдяки зміні підходу до навчання нейромереж.
Дослідники вирішили поступово нарощувати роздільну здатність зображень, створюваних нейромережею. Використана ними схема передбачає, що роздільна здатність зображення одночасно збільшується у генератора і частини, що відповідає за оцінку зображення генератора.
Для тренування дослідники взяли кілька великих відкритих баз даних: CELEBA, що містить безліч фотографій знаменитостей, LSUN з фотографіями кімнат, і CIFAR10, що включає різні типи зображень. Врешті дослідники змогли за допомогою великого обсягу даних і поступового зростання якості зображень отримати нейромережу, яка вміє створювати обличчя людей з великою кількістю деталей і роздільною здатністю 1024 на 1024 пікселів.
[:]
