Dodavanje predmeta na fotografiju je jedna od najprostijih veština u Fotošopu, ali ovaj jednostavni geg postaje složeniji kada je u pitanju uverljivo menjanje slika. Osim kada na svojoj strani imaš veštačku inteligenciju.Ranije ove godine, tim istraživača sa Univerziteta Kornel i Adobov istraživački centar su napravili algoritam za mašinu koja uči i koja je u stanju da besprekorno dodaje objekte slikama, kopirajući njihov jedinstveni stil. Dostignuće koje bi od čoveka zahtevalo ozbiljne veštine obrade slike, a do sada nijedan algoritam za mašinu koja uči tome nije prišao ni blizu.
Reklame
Kao što je objašnjeno u radu pod nazivom „Duboka slikovna harmonizacija“, postavljenom na arXiv preprint serveru u aprilu, teže je dodavati objekte na slike nego na fotografije, zato što alati koji se koriste za manipulisanje fotografijama nisu dizajnirani za teksture poteza četkicom i apstrakcije tipične za slikana umetnička dela. Iako su istraživači VI razvili sofisticirane sisteme koji mogu uverljivo da dodaju predmete fotografijama i video snimcima, ovakva VI nema toliko dobar učinak kada se primeni na slike.
Kao što je objašnjeno u radu pod nazivom „Duboka slikovna harmonizacija“, postavljenom na arXiv preprint serveru u aprilu, teže je dodavati objekte na slike nego na fotografije, zato što alati koji se koriste za manipulisanje fotografijama nisu dizajnirani za teksture poteza četkicom i apstrakcije tipične za slikana umetnička dela. Iako su istraživači VI razvili sofisticirane sisteme koji mogu uverljivo da dodaju predmete fotografijama i video snimcima, ovakva VI nema toliko dobar učinak kada se primeni na slike.Iako ovaj pristup funkcioniše dovoljno dobro ako želite da vam selfi izgleda kao da ga je naslikao Van Gog – postoji čak i aplikacija za to – nije toliko sjajan ako želite da umetnete taj selfi u čitavu Van Gogovu sliku.To su doktorant sa Kornela Fudžun Luan i njegove kolege uspeli po prvi put da postignu svojom nervnom mrežom.
Reklame
„Glavni izazov kod problema harmonizacije sa likom je to što moraš pažljivo da upariš i prostornu i interno-srazmernu postojanost nalepljenog dela, u suprotnom će biti očigledno da je predmet umetnut“, kaže mi Luan u mejlu. „Takođe smo pravili eksperimente koristeći ranije tehnike spajanja nervnih veza, ali rezultati nisu bili zadovoljavajući“.
Fotografija: arXiv/Luan i ostali
Da bi se dostigao nivo lokalnog realizma koji je neophodan da bi se predmeti dodavali na slike, Luan i njegove kolege su obučili svoju nervnu mrežu da sledi trostepeni proces. Prvi korak uključuje kopiranje i lepljenje slike na fotografiju. Prilikom drugog koraka, VI pokušava da primeni grubo uparivanje stila na zalepljenu sliku na osnovu ostatka slike. I konačno, nervna mreža obavlja rafiniranije usklađivanje sa teksturom originalne slike.Luan mi kaže da je prvobitno radio sa jednim od pripravnika u Adobu. Kaže da misli da je „krajnja svrha“ nervne mreže da obezbedi sredstva za umetnike. I zaista, čovek može da zamisli kako će se to naći u budućem softveru za obradu slike.„Nadam se da će ovaj alat biti dovoljno lak za korišćenje, i da će amateri takođe moći da ga koriste i postižu zabavne rezultate“, kaže Luan.Luan i njegove kolege su ovaj kod postavili besplatno i dostupan je za svakoga na GitHub. Ovaj program je nedavno obišao Tviter, nakon što je umetnik i programer Džin Kogan postavio neke svoje duhovite radove napravljene uz pomoć ove alatke.
Kogan mi je u mejlu rekao da nervna mreža sa otvorenim pristupom može da se koristi i ako poseduješ „prilično rudimentarne veštine“.Pošto se teško može reći da ja posedujem čak i rudimentarne veštine programiranja, nisam uspeo da pokrenem nervnu mrežu. Ali možda ću u skorijoj budućnosti biti u mogućnosti da kliknem na dugme i pustim mašinu da obavi posao umesto mene.Ovaj članak je prethodno objavljen na VICE US.
