Nvidia Neural Network खूबसूरत स्केच में सरल रेखाचित्र बनाता है

स्मोकर का झरना और स्वस्थ आदमी का झरना

हम सभी जानते हैं कि उल्लू कैसे खींचता है। पहले आपको एक अंडाकार, फिर एक और सर्कल बनाने की जरूरत है, और फिर आपको एक भव्य उल्लू मिलेगा। बेशक, यह एक मजाक है, और यह बहुत पुराना है, लेकिन एनवीडिया इंजीनियरों ने फंतासी को वास्तविकता बनाने की कोशिश की।

नया विकास , जिसे गौगान कहा जाता है, बहुत सरल रेखाचित्रों (वास्तव में सरल - वृत्त, रेखाएं और सभी) से ठाठ परिदृश्य बनाता है। बेशक, यह विकास आधुनिक तकनीकों पर आधारित है - अर्थात्, जनरलीय प्रतिकूल तंत्रिका नेटवर्क।

गौगान आपको रंगीन आभासी दुनिया बनाने की अनुमति देता है - और न केवल मनोरंजन के लिए, बल्कि काम के लिए भी। तो, आर्किटेक्ट, लैंडस्केप डिजाइनर, गेम डेवलपर्स - ये सभी उपयोगी कुछ सीख सकते हैं। कृत्रिम बुद्धि तुरंत "समझती है" कि एक व्यक्ति क्या चाहता है और विस्तार की एक बड़ी राशि के साथ मूल विचार को पूरक करता है।

गौगन के डेवलपर्स में से एक ने कहा, "डिजाइन के विकास के मामले में बुद्धिमत्ता गौगान की मदद से बहुत आसान बना दी गई है, क्योंकि एक स्मार्ट ब्रश उच्च गुणवत्ता वाले चित्रों को जोड़कर प्रारंभिक स्केच को पूरक कर सकता है।"

इस उपकरण के उपयोगकर्ता प्रारंभिक विचार को बदल सकते हैं, परिदृश्य या अन्य छवि को संशोधित कर सकते हैं, आकाश, रेत, समुद्र, आदि को जोड़ सकते हैं। वह सब कुछ जो आपके दिल की इच्छा है, और इसके अलावा सिर्फ कुछ सेकंड में होता है।

तंत्रिका नेटवर्क को लाखों छवियों के डेटाबेस का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था। इसके लिए धन्यवाद, सिस्टम समझ सकता है कि कोई व्यक्ति क्या चाहता है और कैसे प्राप्त करना चाहता है। इसके अलावा, तंत्रिका नेटवर्क सबसे छोटे विवरणों के बारे में नहीं भूलता है। इसलिए, यदि आप तालाब और उसके बगल में कुछ पेड़ों को काटते हैं, तो परिदृश्य के पुनर्जीवित होने के बाद, आसपास की सभी वस्तुओं को तालाब के पानी के दर्पण में परिलक्षित किया जाएगा।

सिस्टम को निर्दिष्ट किया जा सकता है कि दृश्यमान सतह क्या होनी चाहिए - यह घास, बर्फ, पानी या रेत के साथ कवर किया जा सकता है। यह सब एक सेकंड में रूपांतरित किया जा सकता है, ताकि बर्फ रेत बन जाए और बर्फीली बंजर भूमि के बजाय कलाकार को एक रेगिस्तान परिदृश्य प्राप्त होगा।

“यह एक रंग भरने वाली किताब की तरह है जो कहती है कि कहाँ पेड़ लगाना है, कहाँ सूरज है और कहाँ आसमान है। फिर, प्रारंभिक कार्य के बाद, तंत्रिका नेटवर्क चित्र को बढ़ाता है, आवश्यक विवरण और बनावट जोड़ता है, प्रतिबिंब बनाता है। यह सब वास्तविक छवियों पर आधारित है, ”डेवलपर्स में से एक का कहना है।


इस तथ्य के बावजूद कि सिस्टम में वास्तविक दुनिया की "समझ" का अभाव है, सिस्टम प्रभावशाली परिदृश्य बनाता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि यहां दो न्यूरल नेटवर्क, एक जनरेटर और एक डिस्क्रिमिनेटर का उपयोग किया जाता है। जनरेटर एक छवि बनाता है और इसे भेदभावकर्ता को दिखाता है। वह, जो पहले देखी गई लाखों छवियों पर आधारित है, सबसे यथार्थवादी विकल्प चुनती है।

यही कारण है कि जनरेटर "जानता है" जहां प्रतिबिंब होना चाहिए। यह ध्यान देने योग्य है कि उपकरण बहुत लचीला है और बड़ी संख्या में सेटिंग्स से लैस है। तो, इसकी मदद से आप चित्रों को चित्रित कर सकते हैं, एक निश्चित कलाकार की शैली के अनुकूल या सूर्योदय या सूर्यास्त के त्वरित जोड़ में लिप्त हो सकते हैं।

डेवलपर्स का दावा है कि सिस्टम केवल कहीं से चित्र नहीं लेता है, उन्हें एक साथ जोड़ता है और परिणाम प्राप्त करता है। नहीं, सभी प्राप्त "चित्र" उत्पन्न होते हैं। यही है, तंत्रिका नेटवर्क एक वास्तविक कलाकार (या इससे भी बेहतर) के रूप में "बनाता है"।

अब तक, कार्यक्रम सार्वजनिक डोमेन में नहीं है, लेकिन जल्द ही इसे काम में परीक्षण करना संभव होगा। यह GPU प्रौद्योगिकी सम्मेलन 2019 में किया जा सकता है, जो अभी कैलिफोर्निया में आयोजित किया जा रहा है। भाग्यशाली लोग जो प्रदर्शनी देखने में सक्षम थे, वे पहले से ही गौगन का परीक्षण कर सकते हैं।

तंत्रिका नेटवर्क को लंबे समय से रचनात्मक प्रक्रिया में भाग लेना सिखाया जाता है। उदाहरण के लिए, पिछले साल, उनमें से कुछ 3D मॉडल बना सकते थे । इसके अलावा, डीपमाइंड के डेवलपर्स ने ड्राइंग, फोटोग्राफ, स्केच से तीन आयामी रिक्त स्थान और वस्तुओं को पुनर्स्थापित करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया। एक साधारण आकृति को फिर से बनाने के लिए, एक छवि तंत्रिका नेटवर्क के लिए पर्याप्त है, अधिक जटिल वस्तुओं को बनाने के लिए, "खींचने" के लिए पांच छवियों की आवश्यकता होती है।

गौगान के लिए, यह उपकरण स्पष्ट रूप से योग्य व्यावसायिक अनुप्रयोग प्राप्त करेगा - व्यापार और विज्ञान के कई क्षेत्रों में ऐसी सेवाओं की आवश्यकता है।