Нейросеть научилась додумывать изображения

Результат улучшения пиксельного изображения главного героя Doom.

Нейросеть научилась додумывать изображения Нейронные сети, Технологии, Графика, Компьютер, Длиннопост

Британская компания Magic Pony Technology использовала методы машинного обучения для создания программного обеспечения, которое способно улучшить существующее изображение несколькими методами. Кратко о разработках компании рассказывает MIT Technology Review.


Специалисты компании использовали для тренировки нейросети массив данных из парных изображений, одно из которых было в меньшем разрешении, чем другое. При этом нейросеть не требует классификации элементов на изображениях и самостоятельно вычленяет общие закономерности других подробностей о реализации технологии не сообщается.



Оригинальная текстура кирпичной стены с осыпавшейся штукатуркой.

Нейросеть научилась додумывать изображения Нейронные сети, Технологии, Графика, Компьютер, Длиннопост

Текстура большего размера, сгенерированная нейросетью.

Нейросеть научилась додумывать изображения Нейронные сети, Технологии, Графика, Компьютер, Длиннопост

В качестве примера улучшения изображения разработчики демонстрируют несколько примеров. В частности, нейросеть способна перерисовать изначально пиксельное изображение в более высоком разрешении, реалистично дорисовать текстуру, дополнив существующее изображения, а также улучшить резкость видео.


По словам разработчиков, их программное обеспечение не слишком требовательно по мощности и может использовать для обработки в режиме реального времени видеокарты потребительского уровня. Представители компании считают, что их алгоритм может пригодиться для улучшения фотографий, сделанных на смартфон, для генерации реалистично выглядящих непрерывных текстур в виртуальном окружении, а также для улучшения качества потокового видео в прямых трансляциях.


Материал с сайта nplus1.ru
Вы смотрите срез комментариев. Показать все
53
Автор поста оценил этот комментарий
Продвинутая заливка с учетом содержимого. Достойный вектор развития фотошопа.
раскрыть ветку (27)
18
Автор поста оценил этот комментарий

такое там уже есть ведь? content aware fill

раскрыть ветку (26)
31
Автор поста оценил этот комментарий

Собственно, попробовал из 620х620 сделать 1620х1620.

Иллюстрация к комментарию
раскрыть ветку (23)
12
Автор поста оценил этот комментарий

Вот, тут всё честно, совпадают все цвета.

А когда я гляжу на картинку в посте, сгенерированную нейросетью, меня не покидают смутные сомнения. Откуда сеть взяла цвет и текстуру в квадратах А3-А4 (если разделить, как в морском бое)? В оригинале такого не видать.

раскрыть ветку (18)
37
Автор поста оценил этот комментарий

Сеть обучается, хранит и использует информацию и получает опыт в процессе обучения.

Проще говоря, сеть не использовала элементы готовой текстуры для построения новой, а дорисовала остальную текстуру с учетом содержимого ручками алгоритмами, как бы сделал это ты.

раскрыть ветку (4)
1
Автор поста оценил этот комментарий

Да всё так, в общем-то. Только по сравнению с предыдущими попытками типа "нарисовать картину в стиле ван Гога" это весьма прорывно выглядит. Ну и атмосфера секретности уж больно странная)) чего там скрывать, дали бы ещё примеров.

раскрыть ветку (2)
5
Автор поста оценил этот комментарий

Потому что это нейросеть.

Рисование - лишь одна из ее возможностей. Показанная тебе больше для наглядности и оценки, чтобы ты просто понял, что это.

А так она ведь не только графические данные сможет дополнять и восстанавливать.

раскрыть ветку (1)
1
Автор поста оценил этот комментарий

Прекрасно понимаю, что это, можно не объяснять. Прошу пардон за введение в заблуждение относительно собственных мотивов, я и сам не до конца их понял) просто придрался, по ходу

Автор поста оценил этот комментарий

а почему она взяла кирпичи не фиолетового цвета?)

8
Автор поста оценил этот комментарий

По мне так результат content aware fill просто ужасен. Одни повторы и неестественность. При взгляде на него сразу всплывает в голове Copy-paste. Результат в посте смотрится куда естественнее, и с ходу не заметны дорисовки.

раскрыть ветку (5)
1
Автор поста оценил этот комментарий

Ну так это, извините, изображение в 7 раз больше размером, сгенерированное в 1 клик за секунду почти из ничего :)

В результате нейросети вообще не дорисовка, в сгенерированная с нуля картинка, не вижу в ней изначального фрагмента.

раскрыть ветку (4)
2
Автор поста оценил этот комментарий

  Ну так нейросеть тоже увеличила размер изображения, и ее изображение можно использовать в качестве текстуры. А изображение плагина от фотошопа я честно сказать вообще не представляю где использовать, т.к. выглядет убого. Разве что вручную редактировать, но тогда вообще не понятен смысл плагина. 

  Скажем есть у меня модель здания, и я хочу , что б стена выглядела как исходное изображение поста. Но размер исходного слишком мал, и в итоге я получаю либо размазанную текстуру низкого разрешения, либо дублированную много раз картинку. Нейросеть же мне дает стену в той же стилистике, но увеличенного размера, покрывающая всю площадь стены не растягиваясь при этом. И она не выглядет как Copy-paste. 

раскрыть ветку (3)
Автор поста оценил этот комментарий

То есть полупрозрачный бетон, который взялся вообще неизвестно откуда, вас не смещает, а некоторое количество заметного копи-паста - это прям кошмар?

раскрыть ветку (2)
Автор поста оценил этот комментарий

Некоторое кол-во ? Тут одна сплошная Копипаста. И это очень, очень , очень сильно бросается в глаза, с любого расстояния. Полупрозрачный бетон не столь бросается в глаза, а на средней дистанции , так вообще не будет заметен. 

раскрыть ветку (1)
1
Автор поста оценил этот комментарий

Не одна сплошная, а примерно 6/7!

Автор поста оценил этот комментарий

Сеть обучалась на примерах, в которых, наверняка, были эти фрагменты.

раскрыть ветку (6)
Автор поста оценил этот комментарий

Если бы было больше фрагментов для заполнения пустых пространств, фотошоп бы справился не хуже.

Автор поста оценил этот комментарий

Тогда можно оспорить чистоту эксперимента. Если сеть училась распознавать и перерисовывать конкретно Дюка Нукема под разными углами и кирпичные стены разной степени облезлости, то и говорить о достижении рановато.

раскрыть ветку (4)
3
Автор поста оценил этот комментарий

Нейросеть обучается на тысячах, десятках и сотнях тысяч примеров. Скорее всего, что нейросети скармливали терабайты автоматически сжатых рандомных картинок из интернета. Тем самым происходит обучение:

1) скармливаешь сжатую картинку нейросети

2) нейросеть пытается восстановить изображение

3) нейросети показывают оригинал

4) нейросеть вычисляет свои ошибки и поднастраивает свои связи

5) цикл повторяется до приемлемого результата

2
Автор поста оценил этот комментарий
ЭТО НЕ ДЮК!!!
раскрыть ветку (1)
Автор поста оценил этот комментарий

А я и не утверждал, что это Дюк ;)

Автор поста оценил этот комментарий
Сечь училась распозновать именно людей. А также губы, глаза, нос. Глаза в данном случае немного не получились (даже нейросеть не может нарисовать второй глаз)
3
Автор поста оценил этот комментарий

Кинь ссылку на ресурс, плиз

раскрыть ветку (2)
10
DELETED
Автор поста оценил этот комментарий
Комментарий удален. Причина: данный аккаунт был удалён
раскрыть ветку (1)
2
Автор поста оценил этот комментарий

Благодарочка

Автор поста оценил этот комментарий
Тут копипасту видно, штамп или что там еще. А сеть сгенерила новый рисунок
3
Автор поста оценил этот комментарий

Ну лица уж точно не дорисовывает

2
Автор поста оценил этот комментарий

Спасибо, ты даже не представляешь сколько благодаря тебя, я уничтожу людей на фотографиях. Особенно на пляжах!

Вы смотрите срез комментариев. Чтобы написать комментарий, перейдите к общему списку