Расскажи друзьям

Не поеду!
Я уже поехал!
Подпишись на еженедельную рассылку БигПикчи и получи
400 рублей
на первую поездку с такси Gett
Нет!
Я уже подписан!
Подпишись на еженедельную рассылку БигПикчи и получи
400 рублей
на первую поездку с такси Gett
Подпишись на рассылку BIG WEEK и получи «Мясную» пиццу или «Пепперони» 30 см в подарок от Додо Пицца
Подпишись на рассылку BIG WEEK и получи «Мясную» пиццу или «Пепперони» 30 см в подарок от Додо Пицца

С новым инструментом для автозаполнения от NVIDIA вы больше не закрасите глаза кожей

Если вы любите редактировать изображения в фотошопе или не особо любите, но приходится, теперь у вас под рукой будет отличная новая функция автозаполнения — для случаев, когда нужно восстановить поврежденное фото или убрать со снимка лишний объект.

Правда, сделать вы это сможете не в фотошопе, а при помощи нового инструмента компании NVIDIA. Производитель видеокарт представил новую функцию, которая напоминает печально известную Content-Aware Autofill в фотошопе, но работает в разы лучше.

mainmain

Спонсор поста:
Источник: PetaPixel

В отличие от той же функции в известном фоторедакторе, инструмент от NVIDIA не просто копирует ближайшие пиксели, чтобы заполнить ими пустое место, а использует технологию нейросети, чтобы понять контекст всего изображения и определить, какие именно недостающие предметы нужно добавить.

К примеру, на поврежденном фото с лицом алгоритм нейросети считывает все остальные присутствующие элементы и понимает, чего именно недостает. Если на фото не видно глаз и носа, но есть зубы и волосы, программа поймет, что это лицо человека, и дополнит его недостающими органами.

Покажем на примере: берем оригинальную фотографию и судорожно водим по ней ластиком, пока не закрасим большую часть лица.

Вот что получится при попытке восстановить эту фотографию в фотошопе:

Автозаполнение курильщика

Вряд ли это можно назвать желаемым результатом. Но вот что будет, если загрузить это фото в программу от NVIDIA:

Авторы программы «тренировали» нейросеть, использовав более 55 тысяч случайно сгенерированных мазков ластиком, форм дыр, полос и разных других фигур, применяя их к огромному количеству изображений.

Таким образом, нейросеть на большом количестве примеров запоминала отличия между поврежденными и оригинальными снимками и научилась правильно восстанавливать недостающие элементы.

Вот еще несколько примеров работы программы:

Смотрите также: OK, Computer: первый фотоконкурс, жюри в котором был искусственный интеллект

Самые горячие темы

Новые посты

Система Orphus