वीडियो: वान गाग (मुंच, पिकासो, कैंडिंस्की, गुफा) के तहत तंत्रिका नेटवर्क "रिपेनट्स" सिनेमा

Google ने पहले ही प्रदर्शित किया है कि कैसे तंत्रिका नेटवर्क वान गाग और पिकासो की शैली में चित्र बनाता है, लेकिन यह विधि वीडियो के लिए उपयुक्त नहीं है: फिल्म में फ्रेम-बाय-फ्रेम परिवर्तन का परिणाम गोंद करना मुश्किल होगा। जर्मन वैज्ञानिकों ने इस समस्या का सामना किया - उनका तंत्रिका नेटवर्क फ्रेम में वस्तुओं को पहचानता है, उन्हें याद करता है और फिर से दिखाई देने पर उसी शैली का उपयोग करता है।


वान गाग द्वारा "स्टारट्री नाइट" की शैली में फिल्म "आइस एज" से पुनर्चक्रण फ़्रेम

बड़ी संख्या में छवियों का उपयोग करके तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षित होते हैं। इस तरह के प्रत्येक नेटवर्क में परतों की एक श्रृंखला होती है - दो से 30 तक - अमूर्त के एक अलग स्तर के साथ। अंतिम परिणाम प्राप्त करने के लिए एक तस्वीर या ड्राइंग इन सभी परतों से गुजरती है। जुलाई 2015 में, Google ने दिखाया कि कैसे एक तंत्रिका नेटवर्क यादृच्छिक शोर से कला का काम करता है।



उसी वर्ष, जर्मनी के तुबिंगन विश्वविद्यालय में एक प्रयोग किया गया, जिसमें महान मास्टर्स की कलात्मक शैली - वान गाग, पिकासो, मुंच और अन्य को नकली करने की तंत्रिका नेटवर्क की क्षमता का प्रदर्शन किया गया। स्रोत कोड के रूप में किसी भी चित्र और फोटो का उपयोग किया जाता है। परिणाम नीचे की छवि में हैं। प्रयोग के लेखकों ने मुख्य उपलब्धि को तंत्रिका नेटवर्क में सामग्री और शैली को स्वतंत्र रूप से प्रबंधित करने की क्षमता माना।



जर्मनी के यूनिवर्सिटी ऑफ फ्रीबर्ग के एलेक्सी डॉसोवित्सकी, मैनुअल रूडर और थॉमस ब्रोक्स द्वारा ट्युबिंगन के वैज्ञानिकों के एक अध्ययन का हवाला दिया गया है। वैज्ञानिकों ने व्यक्तिगत छवियों को नहीं, बल्कि वीडियो अनुक्रम को बदलने के लिए तंत्रिका नेटवर्क की क्षमताओं में सुधार किया है। फ्रेम-बाय-फ्रेम परिवर्तनों के मामले में, प्रत्येक फ्रेम में वस्तुओं को अलग-अलग तरीके से संसाधित किया जा सकता है, और परिणाम को संयोजित करना मुश्किल होगा। वैज्ञानिकों ने वस्तुओं को पहचानने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को सिखाकर इस समस्या का सामना किया, सुनिश्चित करें कि उनका प्रदर्शन वीडियो में बहुत अधिक नहीं बदलता है, और हर बार दिखाई देने पर उसी शैली का उपयोग करते हैं।

Source: https://habr.com/ru/post/hi394195/