GAN'ın aşamalı eğitim yöntemi PI-REC: Elle çizilmiş taslaklar hızla eksiksiz görüntülere dönüştürülür
Lei Feng'in AI Technology Review'e göre, Generative Adversarial Networks (GAN) görüntü işlemede yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu makale, ultra seyrek ikili kenarlardan ve renkli bloklardan gerçek görüntüleri geri yüklemek ve yeniden oluşturmak için GAN tabanlı aşamalı eğitim yöntemi PI-REC kullanan bir proje önermek istiyor.
Bu proje, elle çizilmiş bir taslağı bitmiş bir resme hızlı bir şekilde dönüştürmenize ve onu engelli bir grubun müjdesi olarak adlandırılabilecek tam bir portreye dönüştürmek için birkaç vuruş çizmenize yardımcı olabilir!
Aşağıda, bu projenin yöntemini kullanarak gerçek görüntüleri yeniden oluşturmanın bir örneği verilmiştir:
Projeye karşılık gelen bildirinin adresi:
Bu proje, yalnızca görüntüleri aramaktan ziyade görüntü yeniden oluşturma, görüntü çevirisi, koşullu görüntü oluşturma ve yapay zeka otomatik çiziminin en yeni çapraz alanları ile ilgilidir. Odak noktası, otomatik çizim yerine ultra seyrek bilgi girişinin restorasyonu ve yeniden yapılandırılmasıdır.
Bu proje, test kodu ve etkileşimli çizim araçlarını içerir. Elbette bu proje henüz profesyonel çizime yardımcı olacak seviyeye ulaşmış değil. Aracın çalışma örneği aşağıdaki gibidir:
PI-REC'in model mimarisi aşağıdaki şekilde gösterilmektedir:
Daha fazlasını öğrenmek istiyorsanız, github'a gidebilir veya orijinal makaleyi okuyabilirsiniz ~
