Невронната мрежа се е научила да генерира видеоклипове въз основа на описанието на - Алтернативен изглед

Невронната мрежа се е научила да генерира видеоклипове въз основа на описанието на - Алтернативен изглед
Невронната мрежа се е научила да генерира видеоклипове въз основа на описанието на - Алтернативен изглед

Видео: Невронната мрежа се е научила да генерира видеоклипове въз основа на описанието на - Алтернативен изглед

Видео: Невронната мрежа се е научила да генерира видеоклипове въз основа на описанието на - Алтернативен изглед
Видео: Синџир на исхрана и мрежи на исхрана | Биологија | 7 одделение 2024, Септември
Anonim

Изкуственият интелект създава сценарии на видеоклипове - засега кратки и размити, но един ден само той ще замести цяло филмово студио.

Невронните мрежи вече са доста добри (и в много случаи по-добри от хората) в разпознаването на модели в снимка и са в състояние да опишат в общи линии цели сцени. Генералните невронни мрежи извършват обратната трансформация и могат да формират изображение въз основа на неговото описание или да предскажат следващия кадър въз основа на предишните.

Белгийските разработчици стигнаха още по-далеч, комбинирайки тези възможности в една единствена система, която създава видеоклипове „от нищо“въз основа на собствения си опит от машинно обучение и текст на скриптове. Тине Туйтелаарс говори за това на заседание на Асоциацията за повишаване на изкуствения интелект (АААИ), проведено в САЩ.

Невронната мрежа работи на два етапа - според Тин, сякаш имитира творческия процес на човек: на първия етап се образува размазана, приблизителна „скица“на всеки кадър, след което се уточняват и добавят подробности. Една от важните части на такава система е невронната мрежа на дискриминатора, която сравнява резултата с „реални“видеоклипове, подходящи за даден сценарий, и ви позволява да оцените качеството му, подобрявайки работата на генеративната част на системата.

Невронната мрежа беше обучена на 10 сцени („игра на голф на тревата“, „кайтсърф в морето“и т.н.) и се научи да отделя действия и обстоятелства един от друг, а също така може да ги комбинира по всякакъв начин, създавайки видеоклипове, например „Голф в басейна“:

Image
Image

или "плаване в снега":

Image
Image

Промоционално видео:

Разбира се, качеството на такива анимации все още е далеч от приемливо: „видеоклиповете“с продължителност около секунда се състоят от само 32 кадъра с размери 64x64 пиксела.

Но със същата увереност е възможно да се гарантира, че тези числа бързо ще се подобрят, защото не толкова отдавна самото кино можеше да се похвали само с кална, потрепваща и тъпа картина. Ако подобна невронна мрежа може да бъде направена наистина бързо и ефективно, Холивуд може да свърши: ще бъде достатъчно да вземете сценария и филмът е готов. Тази възможност ще бъде полезна за генериране на големи комплекти за обучение на други невронни мрежи и за създаване на нови алгоритми за компресиране и предаване на поточно видео.

Сергей Василиев