21 марта 2019 г.

Реалистичные пейзажи от искусственного интеллекта


Компании Nvidia представила прототип программы GauGAN, которая используя генеративно-состязательную сеть (GAN), позволяет превращать простые рисунки в реалистичные изображения.

GauGAN - это мощный инструмент для создания виртуальных миров для всех - от архитекторов и ландшафтных дизайнеров до разработчиков игр. Профессионалы вместе с искусственным интеллектом могут быстрее создавать прототипы идей и делать любые манипуляции со сценой.

Нейронная сеть GAN делает высоко реалистичные пейзажи благодаря своей взаимодействующей паре нейронных сетей: генератор и дискриминатор. Генератор создает изображения, а обученный на реальных изображениях дискриминатор с помощью попиксельной обратной связи сообщает генератору, как улучшить реалистичность изображений.

После обучения на реальных изображениях, дискриминатор знает, что настоящие пруды и озера содержат отражения - так что генератор учится создавать убедительную имитацию.


Инструмент также позволяет пользователям добавлять фильтр стилей, изменять сгенерированное изображение, чтобы адаптировать стиль конкретного художника, или изменять дневную сцену на закат. Эта не просто склеивает кусочки других изображений или вырезает и вставляет текстуры. Это фактически синтез новых изображений, очень похожих на то, как художник рисовал что-то.



На представленном видео, пользователь рисует набросок пейзажа, например, горный склон, скалы в море или дерево на лугу, а искусственный интеллект заполняет этот ландшафт естественными текстурами — травой, облаками, снегом. При этом учитывается взаимное расположение объектов и их свойства. Если нарисовать пруд, то близлежащие элементы, такие как деревья и камни, будут иметь отражение в воде, а при смене метки сегмента с «трава» на «снег» все изображение изменится на зимнюю сцену.

Приложение GauGAN фокусируется на элементах природы, таких как земля, море и небо, но лежащая в основе нейронная сеть способна заполнять другие элементы ландшафта, включая здания, дороги и людей.




13 ноября 2018 г.

Искусственный интеллект в прямом эфире


Китайское агенство новостей Xinhua совместно с поисковиком Sogou.com представили нового ведущего новостей. Новый сотрудник выглядит как реальный ведущий Чжан Чжао, но голос и мимика лица синтезируются программно — таким образом создается ощущение, что новости зачитывает живой человек. 

Искусственный интеллект обучается в прямом эфире и может читать тексты так же естественно, как профессиональный новостной диктор.

ИИ-диктор может работать 24 часа в сутки на своем официальном веб-сайте и на различных платформах социальных сетей, сокращая издержки на производство новостей и повышая эффективность.





Читать полностью:  https://42.tut.by/614720?crnd=89384

30 июня 2018 г.

Бронирование столика в ресторане с искусственным интеллектом



Google представила новую возможность голосового помощника Assistant. Эта технология называется Google Duplex и позволяет делать заказы по телефону вместо вас. Например, её можно использовать чтобы забронировать столик в ресторане, заказать пиццу или записаться на стрижку.

Google Duplex не может вести обычные разговоры как Assistant и предназначен вести переговоры в формате заказа чего-либо. 

Послушайте, насколько естественно звучит голос Google Duplex!


В видеоролике искусственный интеллект делает паузы с небольшим «ммм...» когда его просят подождать, использует разговорное подтверждение "ага" привычные для человека.

Duplex работает только на английском языке, но Google работает над тем, чтобы он мог понимать другие языки. Когда технология станет полностью доступна пользователям, пока не сообщается.

Продемонстрированная технология является альтернативой онлайн бронированию, которая не используется в маленьких ресторанах.

26 июня 2018 г.

Искусственный интеллект научился прогнозировать дорожную обстановку


Исследователи из университета Карнеги-Меллона создали систему, которая с помощью искусственного интеллекта может прогнозировать когда начнется пробка и как долго она продлится. Система анализирует данные о потреблении электричества и классифицирует пользователей по времени и количеству потребляемой электроэнергии. Например, люди, которые предположительно рано ложатся спать, относятся к одной категории, а те, что ложатся поздно – к другой категории. Нейронная сеть изучила все категории пользователей, определила их особенности, а затем сделала прогнозы интенсивности потока машин. Прогнозы оказались значительно более точны, чем прогнозы, сделанные с использованием данных трафика в режиме реального времени. 

Результаты исследования впечатляют, но есть ограничения. Требуется больше данных, собранных в течение более длительного периода времени. Это позволит лучше обучать интеллектуальные возможности модели. Кроме этого, повысить точность прогнозирования можно если обучить нейронную сеть модели прогнозирования транспортного потока от других городских систем, например, водопроводов и канализации.

21 июня 2018 г.

Высокоскоростная съёмка с искусственным интеллектом


Исследователи из NVIDIA разработали систему с глубоким обучением, которая может создавать высококачественные видео с замедленным воспроизведением из стандартных видеороликов продолжительностью 30 кадров в секунду. 

Благодаря этому исследованию пользователи могут замедлить свои видеоролики с самыми драгоценными моментами жизни и пересмотреть любимые сцены с замедленным движением, добавляя акцент и ожидание.

Для обучения системы использовалась нейронная сеть PyTorch и графические процессоры NVIDIA Tesla V100. Команда обучила свою систему на более десяти тысячах видеороликов повседневных и спортивных мероприятий, снятых со скоростью 240 кадров в секунду. 

По сути, искусственный интеллект смотрит на два разных кадра, а затем создает промежуточные кадры, отслеживая движение объектов от одного кадра к другому. Новый  многокадровый подход преобразования превосходит существующие однокадровые методы.

Для демонстрации результатов исследования, команда взяла серию клипов от The Slow Mo Guys и сделала их видео еще медленнее.


P.S. Сегодня сотовым телефоном можно снимать видеоролики с частотой 240 кадров в секунду, но делать видео с такой высокой частотой кадров нецелесообразно, так как это требует больших объектов памяти и заряда батареи.


24 мая 2018 г.

Диджей с искусственным интелектом


Исследователи из Facebook разработали искусственный интеллект, который может создавать музыку в любую стиле. Новая мелодия получается в результате преобразования любой другой мелодии. Например, нейронная сеть может взять запись симфонического оркестра, который исполняет Баха, а превратить её в партию Бетховена на фортепиано.
Эта работа будет привлекательна для музыкантов, которые хотят экспериментировать в разных жанрах или просто хотят превратить идею в песню, когда у них нет обычных инструментов.
Для обучения использовалось неконтролируемое обучение, которое дало искусственному интеллекту возможность определять специфические для стиля черты и повторять их самостоятельно.
В рамках эксперимента слушатели в большинстве случаев не смогли определить, какая мелодия переработанная, а какая — настоящая. Попробуйте сами определить какая из мелодий создана искусственным интеллектом.




14 мая 2018 г.

Искусственный интеллект угадывает количество лайков


Авторы научного развлекательного телешоу BBC Tomorrow's World создали чат-бота, способного проанализировать и оценить фото, которое будет опубликовано в Instagram. Фото оценивается по цветовой палитре, эмоции на лицах и фоновому изображению.
Искусственный интеллект обучался на данных о лайках и комментариях для различных изображениях, опубликованных в Instagram.
Чтобы проверить свою фотографию перед публикацией в Instagram достаточно начать чат в Facebook Messenger.

После загрузки фото бот проанализирует и выдаст результат, сколько лайков оно сможет набрать.


Выше всего оцениваются фото с улыбающимися людьми на фоне какой-нибудь достопримечательности.