Nvidia GauGAN采用粗略的草圖并創(chuàng)建“照片般逼真”的風(fēng)景圖像

使用分割圖和新的深度學(xué)習(xí)模型，GauGAN可以創(chuàng)建相當(dāng)逼真的圖像。

Nvidia的研究人員創(chuàng)建了一種新的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型，用于從粗略的草圖或分割圖中生成逼真的景觀圖像，雖然它并不完美，但它肯定是允許人們創(chuàng)建自己的合成場(chǎng)景的一步。

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GauGAN模型最初被吹捧為幫助城市規(guī)劃者，游戲設(shè)計(jì)師和建筑師快速創(chuàng)建合成圖像的工具。該模型接受了超過(guò)一百萬(wàn)張圖像的訓(xùn)練，其中包括來(lái)自Flickr的41,000張圖像，研究人員表示它充當(dāng)了“智能畫(huà)筆”，因?yàn)樗畛淞瞬輬D的細(xì)節(jié)。

Nvidia應(yīng)用深度學(xué)習(xí)研究副總裁Bryan Catanzaro說(shuō)：“這就像是一張描繪樹(shù)木在哪里，太陽(yáng)在哪里，天空在哪里的著色書(shū)圖片”。“然后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)它對(duì)真實(shí)圖像的了解，填充所有的細(xì)節(jié)和紋理，以及反射，陰影和顏色。”

在周一舉行的GTC會(huì)議上向記者展示時(shí)，研究人員展示了GauGAN的實(shí)際應(yīng)用，以及它如何實(shí)時(shí)渲染圖像，在不同季節(jié)之間切換樣式，以及水如何反射和與景觀相互作用。

用于該任務(wù)的機(jī)器包含最近發(fā)布的Titan RTX，但是Catanzaro表示，如果圖像的渲染限制為每幾秒一次，或者按需創(chuàng)建，則可以在CPU上運(yùn)行相同的應(yīng)用程序。

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“這項(xiàng)技術(shù)不僅可以將其他圖像拼接在一起，還可以切割和粘貼紋理，”Catanzaro說(shuō)。“它實(shí)際上是在合成新的圖像，非常類似于藝術(shù)家的繪畫(huà)方式。”

在6月份CVPR會(huì)議上作為口頭報(bào)告提交的一份研究論文中，研究人員表示，通過(guò)Mechanical Turk進(jìn)行的人體測(cè)試顯示其圖像優(yōu)于CRN，pix2pixHD和SIMS算法生成的圖像，盡管在城市景觀類別中，它幾乎沒(méi)有擊敗后兩種技術(shù)。與其他算法相比，Catanzaro表示GauGAN具有更好的詞匯量，并且需要更少的參數(shù)。

在2018年底，包括卡坦扎羅在內(nèi)的一組研究人員發(fā)表了一篇關(guān)于預(yù)測(cè)未來(lái)合成城市場(chǎng)景視頻幀的論文。

Nvidia還使用生成性對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)來(lái)創(chuàng)建人工腦部MRI圖像，以幫助克服缺乏腦部圖像來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。

多樣性對(duì)于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成功至關(guān)重要，但醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)通常是不平衡的，“Nvidia的高級(jí)研究科學(xué)家Hoo Chang Shin在9月向ZDNet解釋說(shuō)。”異常病例比異常病例多得多，當(dāng)出現(xiàn)異常時(shí)病例是我們關(guān)心的，試圖檢測(cè)和診斷。“

披露：Chris Duckett作為Nvidia的嘉賓前往GTC。

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