Laiške: Kažkas sugebėjo pasiekti puikių rezultatų pakeisdamas labai seną, mažos raiškos, nespalvotą vaizdo įrašą nuo 1896 m. Iki krištolo skaidrumo 4K vaizdo įrašą 60 kadrų per sekundę greičiu. Tai vienas iš daugelio eksperimentų, įrodžiusių, kad dirbtinio intelekto technologija gali būti naudojama kuriant turinį, kurio, atrodo, jokiu būdu „neįmanoma sukurti“.

Vienas svarbiausių technologijų klausimų per pastaruosius kelerius metus buvo dirbtinis intelektas, kai verslo lyderiai išmetė daugybę tokių žodžių kaip mašininis mokymasis, gilus mokymasis, mokymasis stiprinant, neuroniniai tinklai, kompiuterio matymas, natūralios kalbos apdorojimas.

Tai visos įmonės, išmaniosios paslaugos ir iškvėpkite „protingą“ prie buitinės elektronikos. Pavyzdžių gausu, bet galbūt girdėjote apie „Google“ sukurtą dirbtinį intelektą, kuris gali: krūties vėžiui nustatytiar kita, kurią naudoja „Instagram“ kovoti su piktnaudžiavimu ant platformos.

Sudėtingą dirbtinio intelekto istoriją galima atsekti prieš keletą dešimtmečių sukurtą programinę įrangą, imituojančią, kaip mokosi žmogaus smegenys. Šiandien daugelis kompanijų naudoja vadinamuosius neuroninius tinklus - iš esmės tankiai sujungtų mazgų sluoksnius, kuriuos galima „išmokyti“ atpažinti modelius, mėtant vienas kitam didelius duomenų kiekius ir koreguojant jų parametrus.

Jei įdomu, ką galima su jais padaryti, išskyrus pasakyti, pagerinti autonominių transporto priemonių tikslumąNežiūrėkite aukščiau esančio „YouTuber“ vaizdo įrašo Deniso Shiryaevo, kuris atliko puikų eksperimentą, kad garsiojo Lumière Brothers 1896 m. Trumpą klipą „Traukinio atvykimas į La Ciotat“ paverstų daug geriau atrodančiu 4K, 60 kadrų per sekundę vaizdo įrašu. jūsų standartinį naujovintą turinį.

originalus Tai kuklus 640 x 480 formato vaizdo įrašas, kurio greitis siekia tik 20 kadrų per sekundę ir yra pirmasis įprastų kino technikų serijoje, jau nekalbant apie ankstyviausius 3D filmo eksperimentus. Kaip matote, pagal šiandieninius standartus tai nėra įspūdinga, todėl Denisas naudojo neuroninį tinklą ir „Gigapixel AI“ techniką. gilumui jautrus vaizdo kadrų interpoliavimas Tai ne tik padidina vaizdo įrašo skiriamąją gebą, bet ir padidina kadrų greitį iki to, kas žmogaus akiai atrodo sklandžiau.




Neva egzistuoja legenda, kad žmonės, kuriems tuo metu buvo suteikta privilegija žiūrėti teatruose, nustebo pamatę greitai artėjantį traukinį, kuris, atrodo, beveik nebuvo ekrane. Tačiau patobulinta Deniso versija šį efektą parodo gana gerai, nepaisant subjektyvios kokybės, myliomis lenkė originalą.




„Gigapixel AI“, naudojamą padidinimo procesui, sukūrė „Topaz Labs“ ir yra išmokytas „užpildyti“ informaciją paveikslėlyje, naudojant didelio šaltinio vaizdų grupės modelius ir struktūras, kad būtų galima palyginti rezultatus su originalais. Tradicinė išmintis yra ta, kad padidintas turinys dažnai praranda aiškumą ir aiškumą, be to, neturi papildomų detalių, nes jūs apsiribojate tik šaltinio vaizdu, tačiau „Gigapixel AI“ nesiremia interpoliacija, kaip įprasta technika, kad pridėtų prie trūkstamų taškų.




Galima sakyti, kad šis naujas metodas gali pateikti netikslią informaciją ir yra daug lėtesnis (pagal „Topaz Labs“) nei tradicinės technikos (dvikubinės, „Lanczos“, „spline“). Tačiau neuroniniai tinklai gali nuspalvinti vaizdus ir pridėti grindis, langus, augmeniją ir kt. Tai yra tai, kad jį galima išmokyti pridėti prie daiktų įvairių trūkstamų modelių.




Yra net pabandyti moko neuroninius tinklus, kaip tapytiErnesto Diazo Avileso iš Libre AI vykdoma programa, skirta tam pasiekti naudojant Pyreor ir Fast.ai bibliotekas. Idėja yra tai, kad kompiuteriai pieštų peizažus, kaip garsiojoje Bobo Rosso parodoje „Tapybos džiaugsmas“, kur jis moko žiūrovus, kaip linksmai naudotis paprastomis technikomis.

Mes jau matėme pavyzdžių, ką galima padaryti naudojant neuroninius tinklus. Vizualiai peržiūrėkite tokius senus žaidimus kaip „Doom“ o žaidimo veikėjams natūralesni ir įtikinamos animacijos.




Dirbtinis intelektas yra toks puikus, kad tokios kompanijos kaip „Google“, obuolys, „Intel“, „Microsoft“,„Amazon“ ir kiti konkuruoja norėdami pirkti ar investuoti į kiekvieną naują ir neaiškią šios srities įmonę, kuria siekia talentų įvairiems projektams. Net plati tema diskusija Jis žengia į priekį dirbtinio intelekto vaidmenį autorių teisių ir prekių ženklų įstatymuose. Bus įdomu pamatyti, kas buvo saugoma per ateinančius dešimt metų, o „Nvidia“ dėka užuomina - Remiantis dirbtiniu intelektu, interaktyviais virtualiais pasauliais, didžiulėmis realaus pasaulio vaizdų bibliotekomis.