badacze niemieccy i amerykańscy rozwinięty innowacyjne podejście o nazwie Drag Your GAN, które pozwala użytkownikom na elastyczną i precyzyjną kontrolę nad pozą, kształtem, ekspresją i układem obiektów na nieruchomych obrazach. Mimo że narzędzie to wciąż jest na papierze, może zmienić sposób, w jaki ludzie edytują swoje zdjęcia.
PUBLICIDADA
Do tej pory istniejące metody „animowania” obrazów wymagały ręcznie opatrzonych adnotacjami danych treningowych lub istniejących modeli 3D. Podejścia te wykazały ograniczenia pod względem elastyczności i dokładności.
Dzięki DragGAN możesz sprawić, że ktoś się uśmiechnie na zdjęciu, po prostu przeciągając myszką
DragGAN wykorzystuje mniej zbadaną technikę, pozwalając użytkownikom „przeciągać” określone punkty obrazu, aby osiągnąć pożądane rezultaty w sposób interaktywny. Za pomocą palca lub myszy możesz wywołać uśmiech na zdjęciu.
Oznacza to, że możemy w realistyczny sposób tworzyć obrazy zwierząt, samochodów, ludzi i krajobrazów ze spersonalizowanymi szczegółami.
PUBLICIDADA
Dzięki DragGAN każdy może wypaczyć obraz i mieć precyzyjną kontrolę nad pozą, kształtem, ekspresją i układem różnych obiektów. Ta elastyczność pozwala na tworzenie szerokiej gamy obrazów generowanych przez sieć GAN, zapewniając realistyczne wyniki nawet w przypadku złożonych wyzwań, takich jak ukryte obiekty lub zdeformowane kształty odpowiadające sztywności obiektu.
To może wydawać się przerażające. Ale jeśli zostanie użyte etycznie, to odkrycie promenapędzać rozwój nowych aplikacji w takich obszarach, jak projektowanie, tworzenie treści cyfrowych, a nawet gry i filmy. Nie będziesz musiał na przykład poddawać się skomplikowanym procesom w Photoshopie, aby stworzyć obraz tak, jak chcesz.
Dzięki temu postępowi możliwość kontrolowania i manipulowania obrazami generowanymi przez sztuczną inteligencję zyskuje nowy wymiar, otwierając fascynujące możliwości tworzenia oszałamiających wizualnie i spersonalizowanych treści.
PUBLICIDADA
Narzędzie nie jest jeszcze dostępne dla wszystkich. Platformę testują tylko programiści. Jednakże projekt został zarejestrowany na otwartej platformie udostępniania badań Uniwersytetu Cornell.
Testerzy opublikowali także na Twitterze zapowiedzi działania narzędzia po jego ogólnej premierze.
Veja também: