在社交媒体上讨厌狗图片吗？ Nvidia的GANimal AI可让您将它们变成其他动物

当然，我在开玩笑，谁能容忍Facebook上的狗照片？

过去几年，英伟达的研究团队一直在用AI做一些相当疯狂的事情。从娱乐的角度来看，这是最新的，但从技术的角度来看，这是开创性的。 Nvidia的GANimal AI可让您将宠物的“表情”重新映射到其他动物上。

尽管过去已经完成了，但对计算机而言，这是一项艰巨的任务。但是，以前，它需要许多图像才能使其正常工作。 GANimal AI只需一张照片就可以做到。

英伟达写道…

想象一下您的拉布拉多在狮子上的微笑或猫科动物在老虎上的狡猾的假笑。我们的记忆充满了图像，因此人类可以轻松实现这样的飞跃。但是，对于GANimal而言，相同的任务对计算机而言一直是艰巨的挑战。

一支由NVIDIA研究人员组成的团队定义了新的AI技术，这些技术使计算机具有足够的智能，可以看到一只动物的图片，并重新表达其表情并摆在其他任何动物的脸上。这项工作部分由生成对抗网络（GANs）推动，GAN是一种新兴的AI技术，可将一个神经网络与另一个神经网络相提并论。

Nvidia表示，虽然这很有趣，但对这种技术的实际影响包括好莱坞。他们可以让特技狗为相机表演，但随后将更难管理的动物重新映射到它们的动作上，例如老虎。

Nvidia在线提供了基于Web的技术演示，因此您可以将自己的照片放入系统中，然后查看其返回的内容。我喂了几张我拍的狗照片，在重新映射某些图像时有点麻烦。

总的来说，我的第一个测试还不错。肯定有一些怪异的事，其中一些狗似乎再也没有眼睛了。但它有点想通了。

我做的下一个测试更具挑战性。这不是那么奇怪……好吧，那只贝塞猎狗肯定看起来像毕加索的狗，让我们这样说。

在韩国首尔举行的国际计算机视觉会议（ICCV）上发表的一篇研究论文描述了研究人员所说的FUNIT。其中，自然，主张“A F EW-出手， 联合国 supervided 我的法师到图像T ranslation算法。

FUNIT由称为“生成对抗网络（GAN）”的相对较新的技术提供支持。在GAN出现之前，深度学习算法存在的问题是，一切都必须由人类进行标记和标记才能被理解。纯粹是因为训练它们需要付出大量的努力，所以这是阻止AI的最大事情之一。 GANs通过以下方式解决了这个问题。好吧，我将让Nvidia对此进行解释。

GAN通过减少训练深度学习算法所需的数据量来解决此问题。而且，它们提供了一种独特的方式来训练深度学习算法，以从现有数据创建带标签的数据（在大多数情况下为图像）。

研究人员训练两个竞争的网络，而不是训练单个神经网络来识别图片。扩展猫的示例，生成器网络尝试创建看起来像真实猫的假猫图片。鉴别器网络会检查猫的图片，并尝试确定它们是真实的还是假的。

GAN的创建者Ian Goodfellow谈到这一过程时说：“您可以认为这就像是假冒者与警察之间的竞争。” “造假者想赚取假钱并使它看起来真实，而警察则希望查看任何特定的钞票并确定其是否为假币”。

从本质上讲，这是两个相互配合学习的网络。当一个人擅长发现假货时，另一个人则擅长创造与真实事物无法区分的假货。

它仍处于起步阶段，如果上面的测试尚待完成，它肯定需要做一些工作，但它为将来提供了一些有趣的希望。

在这里自己尝试一下，并在这里检查是否要使用实际代码。

[通过Nvidia]