Nvidia- ի նյարդային ցանցը կօգնի բոլորին դառնալ բնանկարիչ
Nvidia- ի նյարդային ցանցը կօգնի բոլորին դառնալ բնանկարիչ

Video: Nvidia- ի նյարդային ցանցը կօգնի բոլորին դառնալ բնանկարիչ

Video: Nvidia- ի նյարդային ցանցը կօգնի բոլորին դառնալ բնանկարիչ
Video: M.C. Hammer - U Can't Touch This - YouTube 2024, Ապրիլ
Anonim
Nvidia- ի նյարդային ցանցը կօգնի բոլորին դառնալ բնանկարիչ
Nvidia- ի նյարդային ցանցը կօգնի բոլորին դառնալ բնանկարիչ

Modernամանակակից տեխնոլոգիաներով յուրաքանչյուրը կարող է իրեն փորձել նկարչի դերում: Nvidia- ի նոր զարգացումով բոլորը կարող են ստեղծել բնության գեղեցիկ պատկերներ: Պետք է նշել, որ այս արտադրողը պարբերաբար ցուցադրում է ավելի ու ավելի շատ նյարդային ցանցեր, որոնք օգնում են աշխատել պատկերների հետ: Դա նոր նյարդային ցանցն է, որն օգնում է զգալ նկարիչ:

Հրապարակումներից մեկում, որը նվիրված է նոր զարգացումներին, ասվում է, որ Nvidia- ի նոր նյարդային ցանցը ստացել է GauGAN անվանումը: Ուշադրություն գրավեց այն փաստը, որ անունը շատ նման է Պոլ Գոգենի անվան, որը հայտնի նկարիչ է: Հրապարակման մեջ նշվում է, որ աշխարհահռչակ ընկերության մասնագետների նոր ալգորիթմը կարող է նույնիսկ ամենապարզ էսքիզները վերածել հետաքրքիր և գեղեցիկ բնապատկերների:

Նույնիսկ պատրաստվեց մի փոքրիկ տեսանյութ, որը նախատեսված է հետաքրքրված մարդկանց ծանոթացնելու GauGAN նոր նյարդային ցանցի սկզբունքներին: Դուք կարող եք տեսնել, որ օգտագործողին հասանելի են մի քանի գործիքներ, նա հնարավորություն ունի որոշելու այն օբյեկտի տեսակը, որը ներկա կլինի նկարում: Դուք կարող եք ընտրել այնպիսի առարկաներից, ինչպիսիք են ամպը, ժայռը, ավազը, ջուրը, խոտը, քարը, ծառը և այլն:

Սկզբում օգտագործողը պետք է ստեղծի մի պարզ ուրվագիծ և վստահի նյարդային ցանցի մնացած աշխատանքը: Ալգորիթմը կվերամշակի նման պատկերը և անհրապույր էսքիզները կդարձնի բնապատկեր, որն իր ռեալիզմի մեջ ավելի շատ կնմանվի ոչ թե նկարի, այլ բնության իրական լուսանկարի: Էսքիզը մշակելիս և այն փոխակերպելիս նոր ալգորիթմը հաշվի է առնում ոչ միայն օգտագործողի ցանկությունները, նա նաև ուշադրություն է դարձնում որոշ փոքր և միևնույն ժամանակ շատ կարևոր մանրամասների, որոնք արտացոլումն են ջրում, ստվերներում և այլն:

Հարկ է նշել, որ ալգորիթմը պատրաստելու համար մասնագետները պետք է օգտագործեին բնության մոտ մեկ միլիոն պատկեր, որոնք վերցված էին Flickr հոստինգից: Ուսուցման համար նյութերի առատությունն այժմ թույլ է տալիս GauGAN- ին ստեղծել հարյուր հազարավոր սեփական լանդշաֆտներ `հիմնված օգտվողի էսքիզների վրա:

Արդեն ծրագրից օգտվելու արդյունքները զարմանալի են և խեղդում են շատերի երևակայությունը: Պետք է նշել, որ այս պահին ծրագիրը դեռևս սխալներ է գործում շահագործման ընթացքում, որոնք մանրազնին ուսումնասիրելուց հետո կարելի է տեսնել առարկաների ուրվագծերի վրա: Եվ այն անձի համար, ով պարզապես ցանկանում է որոշ ժամանակ նկարիչ լինել, դա այնքան էլ կարևոր չէ: Nvidia- ն ասում է, որ ապագայում նյարդային ցանցի աշխատանքը կբարելավվի դրա մասնագետների կողմից:

Խորհուրդ ենք տալիս: