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[導(dǎo)讀]整理?|禾木木出品|?AI科技大本營(yíng)(ID:rgznai100)英偉達(dá)又一次突破了,這么逼真的照片竟然不是來(lái)自攝影師或是設(shè)計(jì)師!近日,英偉達(dá)官方推出GauGAN2的人工智能系統(tǒng),它是其GauGAN模型的繼承者,它不僅能根據(jù)字詞生成逼真的風(fēng)景圖像,還能實(shí)時(shí)用文字P圖!GauGAN2...


整理 | 禾木木出品 | AI科技大本營(yíng)(ID:rgznai100)英偉達(dá)又一次突破了,這么逼真的照片竟然不是來(lái)自攝影師或是設(shè)計(jì)師!
近日,英偉達(dá)官方推出 GauGAN2 的人工智能系統(tǒng),它是其 GauGAN 模型的繼承者,它不僅能根據(jù)字詞生成逼真的風(fēng)景圖像,還能實(shí)時(shí)用文字P圖!GauGAN2 將分割映射、修復(fù)和文本到圖像生成等技術(shù)結(jié)合在一個(gè)工具中,通過(guò)輸入文字和簡(jiǎn)單的繪圖來(lái)創(chuàng)建逼真的圖像。Isha Salian 表示“與類(lèi)似的圖像生成模型相比,GauGAN2 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠產(chǎn)生更多種類(lèi)和更高質(zhì)量的圖像。”英偉達(dá)的企業(yè)傳播團(tuán)隊(duì)在一篇博客文章中寫(xiě)道。“用戶(hù)無(wú)需繪制想象場(chǎng)景的每個(gè)元素,只需輸入一個(gè)簡(jiǎn)短的短語(yǔ)即可快速生成圖像的關(guān)鍵特征和主題,例如雪山山脈。然后可以用草圖定制這個(gè)起點(diǎn),使特定的山更高,或在前景中添加幾棵樹(shù),或在天空中添加云彩?!?/span>例如輸入海浪打在巖石上,模型會(huì)根據(jù)生成的內(nèi)容逐漸進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整,以生成與描述匹配的逼真圖像。



GauGAN2 的生成模式

GauGAN2 有三種繪制模式,可以從不同的輸入生成逼真的圖像。模式1:用涂鴉生成風(fēng)景照模式2:輸入文本生成圖片這種輸入文本生成匹配圖像的模式也是 GauGAN2 主要的創(chuàng)新,生成的圖像會(huì)根據(jù)逐漸輸入的文本不斷發(fā)生變化,最終生成和文本匹配最佳的圖像。例如在下圖的示例中,文本首先輸入 sunshine(陽(yáng)光),生成的圖像中就只出現(xiàn)了一個(gè)太陽(yáng);之后繼續(xù)輸入 a tall tree(高樹(shù)),圖像中就出現(xiàn)了樹(shù)(且為頂部樹(shù)枝,匹配高樹(shù));最后,輸入的全部文本是 sunshine in a tall tree forest ,意為透過(guò)森林的陽(yáng)光,GauGAN2 最終生成的圖像與之相匹配:模式 3:輸入圖像并編輯部分內(nèi)容如果想要抹掉移除的內(nèi)容,在生成的圖像中會(huì)保留剩余的部分,并自動(dòng)補(bǔ)全出多種新的完整圖像:這三種模式也可以混合疊加使用,例如在用涂鴉繪畫(huà)等生成圖像后,輸入文本進(jìn)行相應(yīng)的修改,在下圖中就生成了一座浮在空中的城堡就出現(xiàn)了。像像外媒ZDNet就惡搞出來(lái)了一種神奇的玩法,在已有的風(fēng)景上畫(huà)個(gè)人頭—,畫(huà)人頭:在生成這一系列逼真的圖像背后用了什么原理呢?



如何實(shí)現(xiàn)?

從 2019 年開(kāi)始,英偉達(dá)改進(jìn) GauGAN 系統(tǒng),該系統(tǒng)由超過(guò)一百萬(wàn)個(gè)公共 Flickr 圖像的訓(xùn)練而成。與 GauGAN 一樣,GauGAN2 可以理解雪、樹(shù)、水、花、灌木、丘陵和山脈等物體之間的關(guān)系,例如降水類(lèi)型隨季節(jié)而變化的事實(shí)。GauGAN2 是一種稱(chēng)為生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) (GAN) 的系統(tǒng),由生成器和判別器組成。生成器用于獲取樣本,例如獲取與文本配對(duì)的圖像,并預(yù)測(cè)哪些數(shù)據(jù)(單詞)對(duì)應(yīng)于其他數(shù)據(jù)(風(fēng)景圖片的元素)。生成器試圖通過(guò)欺騙鑒別器來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練,鑒別器則用于評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果是否現(xiàn)實(shí)。雖然 GAN 的轉(zhuǎn)換最初的質(zhì)量很差,但隨著鑒別器的反饋二不斷改善。與 GauGAN 不同的是,GauGAN2 是在 1000 萬(wàn)張圖像上訓(xùn)練而成——可以將自然語(yǔ)言描述成風(fēng)景圖像。輸入諸如“海灘日落”之類(lèi)的短語(yǔ)會(huì)生成場(chǎng)景,而添加諸如“巖石海灘日落”之類(lèi)的形容詞或?qū)ⅰ叭章洹碧鎿Q為“下午”或“下雨天”等形容詞會(huì)立即修改畫(huà)面。GauGAN2 用戶(hù)可以生成分割圖,顯示場(chǎng)景中對(duì)象位置的高級(jí)輪廓。從那里,他們可以切換到繪圖,使用“天空”、“樹(shù)”、“巖石”和“河流”等標(biāo)簽通過(guò)粗略的草圖調(diào)整場(chǎng)景,并允許工具的畫(huà)筆將涂鴉融入圖像。這是屬于更新迭代的過(guò)程,用戶(hù)在文本框中鍵入的每個(gè)詞都會(huì)為 AI 創(chuàng)建的圖像添加更多內(nèi)容,因而 GauGAN2 才能隨著輸入文本而不斷變換圖像。


結(jié)語(yǔ)

GauGAN2 與 OpenAI 的 DALL-E 沒(méi)有什么不同。不過(guò),這兩個(gè)模型生成的內(nèi)容其實(shí)不太一樣。GauGAN2 專(zhuān)注于生成風(fēng)景照,DALL·E 則更多地生成具體的物體,例如一把椅子或者一個(gè)鬧鐘等。英偉達(dá)聲稱(chēng),GauGAN 的第一個(gè)版本已經(jīng)被用于為電影和視頻游戲創(chuàng)作概念藝術(shù)。與它一樣,英偉達(dá) 計(jì)劃在 GitHub 上提供 GauGAN2 的代碼,同時(shí)在 Playground 上提供交互式演示,Playground 是 英偉達(dá)人工智能和深度學(xué)習(xí)研究的網(wǎng)絡(luò)中心。像 GauGAN2 這樣的生成模型的一個(gè)缺點(diǎn)是存在偏差的可能性。例如在 DALL-E 的案例中,OpenAI 使用了一種 CLIP 模型來(lái)提高生成圖像質(zhì)量,但在一項(xiàng)研究中發(fā)現(xiàn),CLIP 對(duì)黑人照片的錯(cuò)誤分類(lèi)率更高,并且存在種族和性別偏見(jiàn)問(wèn)題。英偉達(dá)暫不會(huì)對(duì) GauGAN2 是否存在偏見(jiàn)給出回應(yīng)。英偉達(dá)發(fā)言人表示:“該模型有超過(guò) 1 億個(gè)參數(shù),訓(xùn)練時(shí)間不到一個(gè)月(還在 demo 階段),訓(xùn)練圖像來(lái)自專(zhuān)有的風(fēng)景圖像數(shù)據(jù)集。因此 GauGAN2 只專(zhuān)注于風(fēng)景,研究團(tuán)隊(duì)還對(duì)圖像進(jìn)行審核以確保圖片中沒(méi)有包含人的場(chǎng)景?!边@將有助于減少 GauGAN2 的偏見(jiàn)。目前,GauGAN2 已經(jīng)可以試完,有使用過(guò)或是想要去體驗(yàn)的可以在留言區(qū)談?wù)擉w驗(yàn)感受呦~



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