Pix2pix是一个全新的工具,旨在允许任何类型的图像变换的应用程序无关的训练。所需要的是包含图像对A和B的数据集,并且可以训练网络以变换到任一方向。可能的应用包括着色,分割,线图画到图像,映射到卫星视图,风格化等。操作在两个方向上工作,因此通过正确训练的网络,可以从地图或从彩色分割的建筑立面生成合理的卫星视图。
人工智能又来拯救你的涂鸦大作了!
今年2月底,量子位介绍过一个“分分钟画只猫”的AI应用,如今三个月过去,还是相同的配方、还是熟悉的味道,只不过这次变成画人脸。
小编玩了一会儿,简直再次上瘾~
方法很简单,你信手画一个人脸,儿童简笔画水准也好,素描水准也好,只要勾勒一个大致的人脸轮廓,然后点击一下中间的红色按钮,神奇的事情就发生了!
你的画作会被AI完善成一幅艺术大作!
和之前的画猫一样,这个AI应用背后的技术,也是基于有条件对抗网络的图像到图像翻译。这个网络不仅能学习从输入图像到输出图像的映射,而且还能学习一个损失函数来训练这一映射。
这使得传统上可能需要不同损失函数的问题,能够应用相同的通用方法。也就是说能在不必手动设计损失函数的情况下实现合理的结果。
这种方法被证明在以标签图合成照片、从边缘图重建对象、图像着色等任务中有效。
这项研究来自加州大学伯克利分校的Phillip Isola、Jun-Yan Zhu、Tinghui Zhou以及Alexei A. Efros。他们还公布了相关的论文和代码。
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