Глубокое обучение: инструмент для создания художественных пастишей путем объединения различных стилей
Google создала новую специализированную нейронную сеть, которая позволяет пользователям смешивать различные стили живописи и создавать новые пастиши в режиме реального времени.
Сеть может объединять стили различных художников, таких как Моне, Дюре и Пикассо, создавая новые изображения с уникальным сочетанием их отличительных черт. Например, вы можете создать изображение своей кошки в стиле Ван Гога.
Предыдущие системы для “переноса стиля” полагались на нейронные сети, обученные на больших базах данных работ одного художника или анализирующие одно произведение искусства целиком. Однако эти системы требовали сложных вычислений, чтобы интерпретировать новое изображение в стиле, например, Клода Моне.
Новейшая работа Google Brain значительно упрощает перенос стиля. Эта система позволяет не только редактировать изображения в режиме реального времени в разных стилях, но и смешивать несколько стилей одновременно.
Вместо того чтобы многократно пересоздавать целевое изображение (вашу кошку) до тех пор, пока оно не станет похожим на исходное изображение (картину), эта новая система использует более продвинутый подход. Вместо того чтобы изучать внешний вид конкретной картины, новая сеть переноса стиля изучает общий стиль, который объединяет несколько картин одного и того же художника. Система анализирует несколько картин Моне и их влияние на различные примеры, чтобы определить основные сходства. Эти сходства могут включать конкретные цветовые палитры, стиль мазков кисти и другие элементы.
Возможно, вы думаете, что у вас уже есть эта функция на телефоне. Такие приложения, как Prisma и другие, предлагают аналогичный эффект. Однако эти приложения используют отдельные специализированные сети для каждого художественного стиля. Вы выбираете нужный стиль, серверы приложения выполняют вычисления в системе Ван Гога и выводят результат. В этом случае все обрабатывается одной суперэффективной нейронной сетью, которая распознает и объединяет десятки стилей на основе более низкоуровневых признаков.
Это достижение может оказать значительное влияние на области искусства и творчества.
