真实感A.I.工具可以填充图像中的空白,包括面部


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您只需要查看最新的好莱坞大片或拿起一个新的AAA游戏标题,提醒您计算机图形可以用来创建一些令人眼花缭乱的超凡脱俗的图像。但是一些最令人印象深刻的机器生成图像的例子不一定是外星景观或巨型怪物,它们是我们甚至没有注意到的图像修改。

中国计算机科学家创造的新的人工智能演示就是这种情况。他们与广州中山大学和北京微软研究实验室合作,开发了一种智能人工智能,可用于准确填写图像中的空白区域:无论是缺失的面部还是建筑物的正面。

该技术称为修复,使用深度学习技术通过在图片的其余部分复制图像补丁或通过生成看起来令人信服准确的新区域来填充这些空间。该工具由其创建者称为PEN-Net(金字塔上下文编码器网络),通过“从全分辨率输入编码上下文语义并将学习的语义特征解码回图像来执行此图像恢复。”由此产生的注意力传输网络(ATN)图像不仅令人印象深刻,而且该工具的学习速度也非常快。

“[在这项工作中,我们提出]一个高质量的图像修复任务的深层生成模型,” Yanhong Zeng ,该项目的主要作者,与中山大学数据与计算机科学与数学学院相关联机器智能和高级计算实验室告诉Digital Trends。 “我们的模型基于跨层注意机制,在各个层面上填充从深到浅的缺失区域,从而可以在修复结果中确保结构和纹理的一致性。我们很高兴看到我们的模型能够产生比以前的作品更清晰的纹理和更合理的结构。“

正如Zeng所说,这不是研究人员第一次开发出用于进行修复的工具。然而,该团队的PEN-Net系统在经典方法PatchMatch以及其他最先进的方法之后展示了令人印象深刻的结果。

“图像修复在我们的日常生活中有广泛的应用,”曾继续说。 “我们现在正计划将我们的技术应用于图像编辑 - 尤其是对象移除[和]旧照片修复。”

可以在预印纸存储库Arxiv上阅读一篇描述该工作的论文,名为“学习金字塔 - 用于高质量图像修复的上下文编码器网络”。

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