人々の写真に欠けている詳細を描くように教えられたニューラルネットワーク





ニューラルネットワークに基づくプロジェクトは珍しくありません。 彼らは毎日現れます。 誰かがキュウリを並べ替え、誰かが絵を描いたり、偽のニュースのテキストを作成したりしますが、誰かが人々の写真に欠けている詳細を復元します。



ところでGutHubに既に投稿されている新しいプロジェクトでは、 何らかの理由で写真に欠けている部分を復元することができます。 ちなみに、一部の詳細はプログラム自体の「ファンタジー」かもしれません。 たとえば、これはハゲ男の髪型や、写真に写っていない笑顔です。



このプロジェクトの基礎は、生成的競合的ニューラルネットワークSC-FEGANです。 このタイプのネットワークは、多くの同様のプロジェクトで機能します(そうではありません)。 通常、それらは2つの部分で構成されます。 このプロジェクトも例外ではありません。 最初の部分は、Unetのような画像ジェネレーターです。 2番目はSN-pachGAN弁別器です。 ジェネレーターは(論理的な)イメージを作成し、弁別器は失敗した世代を遮断し、写真に現れるべき決定を「行います」。



このサービスは単純に機能します-ユーザーは人物の写真をアップロードし、新しい画像の詳細を作成する必要があります。 髪の毛、表情、宝石などがあります。 必要に応じて、途中で髪の毛や目の色を変更することで、写真から一部の詳細を削除することができます。 上記のように、ハゲ男に髪を追加することができます、それはすべて非常に有機的に見えます。



サービスを使用するには、開発者の指示に従う必要があります。 それほど単純ではありませんが、非常に複雑なものは必要ありません。 開発プログラムの作成者は、モバイルプログラムやWebサービスなどの商用アプリケーションの一部にすることを計画しています。



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