Možda je to bilo pred pet godina, no malo tko je zaboravio na Appleovo otkrivanje servisa Maps, gdje su algoritmi potpuno deformirali okoliš i smještene objekte. Dok se to dogodilo slučajno i nespretno napravljenim algoritmima, istraživači sa Stanforda poželjeli su napraviti nešto slično - ali sa svrhom. I kakve li su samo rezultate dobili!
Rezultat istraživanja znanstvenika Vladlena Koltuna i Qifenga Chena, uistinu su impresivni. Njihova neuralna mreža posebnim procesom može stvoriti fotorealistične lažne prikaze nalik na Google Street View u visokoj razlučivosti (1.024 puta 2.048 piksela).
Kako je ovo moguće? Stanfordov i Intelov AI zamišlja ulične scene na način sličan onom kako crtači stripova rade svoje uratke. Prvo se uzme brdo referentnih fotografija s različitih lokacija te ih se ispreplete zajedno u nešto novo. Sve što ova umjetna inteligencija stvara zapravo je kreativni rezultat spajanja pojedinih elemenata koje je prepoznala iz referentnog materijala.
vezane vijesti
Poput stare digitalne kamerice!
Tehnologija koja ovo omogućuje zove se Cascaded Refinement Network, vrsta neuralne mreže koja je osmišljena za sintetiziranje slika u visokoj razlučivosti uz konzistentnu strukturu. Poput klasične neuralne mreže, CRN se služi s više slojeva, kroz koje stvara strukturu i značajke. Jedan po jedan sloj, konačni rezultat izgleda vrlo stvarno - kao da je dobiven digitalnom kamericom od 2MP.
Pri stvaranju slojevi dobivaju grube obrise iz prethodnog sloja, a nakon čega se lokalno izračunavaju strukturalni detalji. Na taj način su konačni rezultati zapravo vrlo konzistentni:
I što sad s tim?
Autori projekta navode kako je zahvaljujući ovom materijalu dostupno više mogućnosti primjene u stvarnom svijetu. Jedna od njih je stvaranje novog okvira za renderiranje u svijetu računalnih igara i animacija općenito.
'Ne trebamo umjetnike koji će stvarati virtualne scene mukotrpnim ručnim poslom', rekao je Quifeng Chen za Digital Trends. 'AI umjetnik koji automatski uči iz stvarnih slika i prikaza te ih pretočiti u novi virtualni svijet za video igre i filmove.'
Potencijal je golem, spozna li se da je moguće stvarati fotorealistične ali lažne prikaze. Tu leži i činjenica da je na ovaj način podržan i dalji razvoj sustava umjetne inteligencije.
'Preostalo je još uzbudljivog posla oko svega kako bi se stvorili istinski savršeni fotorealistični prikazi. Kada bi se to ostvarilo, što vjerujemo da je moguće, otvorili bi se alternativni pravci istraživanja vezani uz sintezu slika kroz računala', stoji u istraživačkom radu (.pdf) objavljenom na stranicama Stanforda.
