Intelligenza Artificiale DeepMind Ha Imparato A Inventare Fotografie - Visualizzazione Alternativa

Intelligenza Artificiale DeepMind Ha Imparato A Inventare Fotografie - Visualizzazione Alternativa
Intelligenza Artificiale DeepMind Ha Imparato A Inventare Fotografie - Visualizzazione Alternativa

Video: Intelligenza Artificiale DeepMind Ha Imparato A Inventare Fotografie - Visualizzazione Alternativa

Video: Intelligenza Artificiale DeepMind Ha Imparato A Inventare Fotografie - Visualizzazione Alternativa
Video: Intelligenza Artificiale per automatizzare la descrizione alternativa delle immagini 2024, Marzo
Anonim

L'azienda britannica DeepMind, entrata a far parte di Google nel 2014, lavora costantemente per migliorare l'intelligenza artificiale. A giugno 2018, i suoi dipendenti hanno presentato una rete neurale in grado di creare immagini 3D da quelle 2D. A ottobre, gli sviluppatori sono andati oltre: hanno creato una rete neurale BigGAN per generare immagini di natura, animali e oggetti difficili da distinguere dalle fotografie reali.

Come con altri progetti di immagini artificiali, questa tecnologia si basa su una rete neurale avversaria generativa. Ricordiamo che si compone di due parti: un generatore e un discriminatore. Il primo crea immagini e il secondo valuta la loro somiglianza con i campioni del risultato ideale.

In questo lavoro, volevamo sfumare il confine tra le immagini generate dall'IA e le fotografie del mondo reale. Abbiamo scoperto che i metodi di generazione esistenti sono sufficienti per questo.

Diversi set di immagini sono stati usati per insegnare a BigGAN a creare immagini di farfalle, cani e cibo. In primo luogo, ImageNet è stato utilizzato per la formazione, quindi un set JFT-300M più grande di 300 milioni di immagini, suddiviso in 18.000 categorie.

Image
Image

La formazione BigGAN ha richiesto 2 giorni. Sono stati necessari 128 Google Tensor Processor progettati specificamente per l'apprendimento automatico.

Allo sviluppo della rete neurale hanno partecipato anche professori della Scottish Heriot-Watt University. I dettagli sulla tecnologia sono descritti nell'articolo Formazione

rete neurale avversaria generativa su larga scala GAN per la sintesi di immagini naturali ad alta fedeltà”.

Video promozionale:

A settembre, i ricercatori della Carnegie Melon University hanno utilizzato reti neurali antagoniste generative per creare un sistema per la sovrapposizione delle espressioni facciali sui volti degli altri.

Ramis Ganiev

Raccomandato: