- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -
Google уже демонстрировала, как нейросеть создаёт картины в стиле Ван Гога и Пикассо, но такой метод не подходит для видео: результат покадрового изменения фильма будет сложно склеить. Немецкие учёные справились с этой проблемой — их нейросеть распознаёт объекты в кадре, запоминает их и использует один и тот же стиль для отрисовки, когда они появляются снова.

Переработка кадров из фильма «Ледниковый период» в стиле «Звёздной ночи» Ван Гога
Нейронные сети обучают с помощью большого количество изображений. Каждая такая сеть состоит из ряда слоёв — от двух до 30 — с разным уровнем абстракции. Фотография или рисунок для получения конечного результата проходит через все эти слои. В июле 2015 года Google продемонстрировала [1], как нейросеть создаёт произведения искусства из рандомного шума.

В том же году в университете Тюбингена, Германия, провели эксперимент, который продемонстрировал способность нейросети подделывать художественный стиль великих мастеров — Ван Гога, Пикассо, Мунка и других. В качестве исходника используются любые изображения и фотографии. Результаты — на изображении ниже. Главным достижением авторы эксперимента посчитали возможность независимо управлять контентом и стилем в нейросети.

На исследование учёных из университета Тюбингена ссылаются Алексей Досовицкий, Мануэль Рудер и Томас Брокс из университета Фрайбурга, Германия. Учёные улучшили [2] возможности нейросети для того, чтобы изменять не отдельные изображения, а видеоряд. В случае покадрового изменения объекты в каждом кадре могут быть переработаны различно, и результат будет сложно совместить. Учёные справились с этой проблемой, научив нейросеть распознавать объекты, следить за тем, чтобы их отображение не менялось слишком сильно в видео, и использовать каждый раз при их появлении один и тот же стиль.
Автор: ivansychev
Источник [3]
Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru
Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/video/120636
Ссылки в тексте:
[1] продемонстрировала: https://habrahabr.ru/company/io/blog/262267/
[2] улучшили: http://arxiv.org/abs/1604.08610v1
[3] Источник: https://geektimes.ru/post/275788/
Нажмите здесь для печати.