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英偉達(dá)新開源的工具它利用生成對抗網(wǎng)絡(luò),隨便幾個線條就能生成栩栩如生的圖像

電子工程師 ? 來源:lq ? 2019-04-29 15:30 ? 次閱讀
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一個新手畫家經(jīng)常會出現(xiàn)自己想畫的,和實(shí)際畫出來的效果大相徑庭的情況,但英偉達(dá)(NVIDIA)新開源的工具就厲害了,它利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN),隨便幾個線條就能生成栩栩如生的圖像

使用該模型的互動應(yīng)用程序被命名為GauGAN,以此來致敬印象派畫家梵高。深度學(xué)習(xí)研究副總裁Bryan Catanzaro說:“通過簡單的草圖進(jìn)行頭腦風(fēng)暴設(shè)計要容易得多,而且這種技術(shù)能夠?qū)⒉輬D轉(zhuǎn)換成高度逼真的圖像?!?/p>

Catanzaro將GauGAN背后的技術(shù)比作“智能畫筆”,可以填充草圖中的細(xì)節(jié),粗略分割圖是顯示場景中物體位置的高級輪廓圖。下圖是一個NVIDIA樣本輸入和輸出

還有這樣的:

“這就像一張彩圖圖片描述了一棵樹在哪里,太陽在哪里,天空在哪里,”卡坦扎羅說。“然后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)它對真實(shí)圖像的了解,填充所有的細(xì)節(jié)和紋理,折射,以及陰影和顏色?!?/p>

GauGAN 背后的技術(shù)來自來自英偉達(dá)和 MIT 的研究團(tuán)隊(duì)。這個團(tuán)隊(duì),包括來自英偉達(dá)的 Ting-Chun Wang、劉明宇(Ming-Yu Liu),Taesung Park (當(dāng)時在英偉達(dá)實(shí)習(xí)),以及來自 MIT 的朱俊彥(Jun-Yan Zhu)。

目前,SPADE已經(jīng)在GitHub上獲得3616個Star,264個Fork。(GitHub地址:https://github.com/NVlabs/SPADE)

安裝方法

克隆這個 repo

gitclonehttps://github.com/NVlabs/SPADE.gitcdSPADE/

此代碼需要PyTorch 1.0和python 3+。需安裝依賴項(xiàng)

pipinstall-rrequirements.txt

此代碼還需要Synchronized-BatchNorm-PyTorch同步。

cdmodels/networks/gitclonehttps://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorchcpSynchronized-BatchNorm-PyTorch/sync_batchnorm.-rfcd../../

最后,如果你想要看見文中所展現(xiàn)的效果,你還需要一臺有8個 V100 GPU 的 NVIDIA DGX1 機(jī)器。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標(biāo)題:英偉達(dá)又現(xiàn)神操作,程序員也能成畫家!

文章出處:【微信號:TheBigData1024,微信公眾號:人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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