2015年,Google把自家生成图片的技术 Inceptionism 开源化,称之为 Deep Dream ,一个原本用来将图片分类的AI,在导入图片之后,选择某一层神经网路(Google 的神经网路有 10-30 层)进行重复处理的次数和变形的程度,就能获得一张非常具有艺术感的图片。
全球图形技术和数字媒体处理器行业领导厂商英伟达(Nvidia)在上周五发布一则消息表示,生成对抗网络(GAN)的一类算法可以整合不同的面孔,将两个竞争性的神经网络放在一起,其中的一个神经网络被赋予生成功能(如图像渲染),而另一个神经网络则是放在一个对立的角色,挑战之前的成绩,这样做可以使生成的神经网络通过其反弹的思路来对抗对方,从而产生优质的图片结果。
英伟达的团队研究出了一个新的循序渐进的训练方法,取材于著名的个人照片CelebA-HQ的数据库,他们能够产生出“前所未有的绝佳质量的图像”,并且结果看起来相当不错可以高达1024像素分辨率:所有这些人造面孔从来没有真正的在你眼前出现过,虽然目前还只是静态图像(这意味着我们仍然距离动态人造面孔很遥远),但英伟达的方法也可以很好地使物体和景观相融合,未来或许会有更多的可能性。
参考链接:https://sploid.gizmodo.com/watching-this-neural-network-render-truly-photorealisti-1819957128
编译组出品。编辑:郝鹏程