Lejupielādēt pix tou. Pārlūkprogrammā sāka darboties neironu tīkls sīktēlu pārvēršanai attēlos pix2pix

Pēdējos gados mākslīgie neironu tīkli ir veikuši milzīgu izrāvienu IT pasaulē. Mobilajās platformās lietojumprogrammas un fotoattēlu redaktori, kuru pamatā ir neironu tīkli, ir kļuvuši ļoti populāri. Šodien iepazīsimies ar jaunu izklaides pakalpojumu - Pix2Pix, kas veidots uz datora neironu tīkla tehnoloģijas. Mēs jums pateiksim, kur un kā jūs varat lejupielādēt un palaist šo pakalpojumu, lai zīmētu tiešsaistē.

Kas tas ir?

Pix2Pix pakalpojums ir spēļu programma, kas rada reālistiskus attēlus, pamatojoties uz skicēm. Tātad, jūs varat uzzīmēt portretu ar roku, un programma nekavējoties sniegs jums rediģētu fotoattēlu. Var zīmēt kaķus, ēku fasādes, apavus, somas.

PictuPix panākumu pamatā ir kolosāls darbs: projekta dalībnieki apstrādāja vairāk nekā 100 tūkstošus fotoattēlu, lai apmācītu neironu tīklu. Protams, šī tehnoloģija joprojām ir tālu no ideāla - bieži vien radītie attēli ir nekas vairāk kā šausmu varoņi. Taču ar tādiem attīstības tempiem Pix2pix tiks tālu un, iespējams, drīzumā tiks izmantots policijā, veidojot identitātes.

Kur un kā sākt tiešsaistē?

Tātad, ja vēlaties atdzīvināt savus darbus, laipni lūdzam šajā lapā - affinelayer.com. Šeit jūs varat zīmēt kaķus, ēkas, somas un apavus. Lietojot, šeit viss ir vienkārši: noklikšķiniet uz "Notīrīt", pēc tam uzzīmējiet attēlu un noklikšķiniet uz "Apstrādāt". Nav paredzēts pieaugušajiem, tāpēc bērni dosies spēlēties.

Diemžēl kaislība un aizraušanās ar šo vietni nebūs ilga - ikviens vēlas veidot cilvēku portretus, taču šī opcija tajā nav pieejama. Man pašam gribējās uzzīmēt tieši cilvēku, tāpēc nācās rakņāties pa buržuāziju, kur mani gaidīja vilšanās. Kā es saprotu, fotoattēlu ģeneratora oficiālajā vietnē ir teikts: pakalpojums ir slēgts, jo liela lietotāju plūsma pārslogo vietnes serverus. Diezgan dīvaini, manuprāt! Nav zināms, vai tas ir īslaicīgs vai nē. Iespējams, tagad PixTuPix tiks pabeigts, lai nodrošinātu galaproduktu, kurā būs maksas iespējas.

Spēlējiet Pix2Pix datorā, izmantojot emulatoru

Es nolēmu nepadoties un palaist fotoattēlu ģeneratoru, izmantojot Android lietojumprogrammas emulatoru - Nox App Player 5. Manuprāt, šis ir viens no līdz šim labākajiem Windows emulatoriem. Lūk, kā to izdarīt:

1. Mēs ejam uz emulatora oficiālo vietni, kur lejupielādējam tā instalāciju. Starp citu, nesen tika izlaista 5. versija, kurā ir novērstas daudzas kļūdas un nepilnības.
2. Instalācijā nav nekā jauna - viss ir standarta, sekojot vednim. Es atzīmēšu tikai vienu lietu - mēs rūpīgi skatāmies uz licenci, tur jums būs jānoņem izvēles rūtiņas.
3. Pēc Knox palaišanas jums tiks piedāvāts aktivizēt savu Google kontu, kas ļaus jums lejupielādēt no Market.
4. Tad viss notiek pēc standarta - dodieties uz Play tirgu un lejupielādējiet.

Diemžēl arī šeit nācās vilties. Tirgū piedāvātās programmas kloni tikai aptuveni atgādina Pix2Pix. Pat lietotāju vērtējumi par to liecina. Piemēram, tāda paša nosaukuma programma mani uzreiz pārcēla uz invalīdu dienestu. Vispār pamēģini šeit, paskaties.

Neironu pilsēta

Vēl viens Mario eksperiments bija ģeneratora apmācība YouTube videoklipos, kuros redzama Fransuāza Hārdija , pēc tam Kellijas Konvejas sejas izsekošana, kamēr viņa skaidroja “alternatīvos faktus”, un Fransuāzas Hārdijas attēlu ģenerēšana no atrastajiem orientieriem, padarot Fransuāzas Hārdijas pantomīmu par sejas žestiem. KellijaAnna Konveja.

Izmantojot šo paņēmienu, es izveidoju ar tīmekļa kameru iespējotu pix2pix attēlu, kurā attēlots Donalda Trampa runas attēlojums. The reāllaika lietojumprogramma tika palaista tiešraidē par darbnīcu.

no cilvēka uz cilvēku pix2pix

Izmantojot pix2pix

Tālāk ir sniegta apmācība, kā izmantot pix2pix tensorflow versiju. Ja vēlaties, varat izmantot arī sākotnējo lāpas versiju vai jaunāku pytorch versiju, kas satur arī CycleGAN implementāciju. Lai gan šīs instrukcijas ir paredzētas tensorflow versijai, tām vajadzētu būt diezgan atbilstošām pārējām ar nelielām sintakses izmaiņām. Jums vajadzētu būt iespējai izmantot jebkuru no versijām un iegūt līdzīgus rezultātus.

Izmantojot pix2pix, ir divi režīmi. Pirmā ir modeļa apmācība no zināmu paraugu datu kopas, bet otrā ir modeļa pārbaude, ģenerējot jaunas transformācijas no iepriekš neredzētiem paraugiem.

Apmācīt pix2pix nozīmē izveidot, apgūt un saglabāt neironu tīklu, kas pārveidos X tipa attēlu par Y tipa attēlu. Lielākajā daļā piemēru, par kuriem mēs runājām, mēs uzskatījām, ka Y ir kāds “īsts” attēls. blīva satura un X ir tā simbolisks attēlojums. Piemērs tam varētu būt līniju attēlu pārvēršana satelīta fotogrāfijās. Tas ir noderīgi, jo ļauj ātri un minimāli attēlot izsmalcinātus un detalizētus attēlus. Ir iespējams arī otrādi; apmācīt tīklu pārvērst reālos attēlus tai atbilstošajā simboliskajā formā. Tas var būt noderīgi daudzu praktisku uzdevumu veikšanai; piemēram, automātiska ceļu un infrastruktūras atrašana un marķēšana satelītattēlos.

Kad modelis ir ģenerēts, mēs izmantojam testēšanas režīmu, lai izvadītu jaunus paraugus. Piemēram, ja mēs apmācām X->Y, kur X ir simboliska forma un Y ir reālā forma, tad mēs veidojam ģeneratīvus Y attēlus no iepriekš neredzētiem X simboliskiem attēliem.

Uzstādīšana

Lai datorā palaistu programmatūru, jums ir nepieciešams NVIDIA GPU, ko atbalsta CUDA. Šeit ir atbalstīto ierīču saraksts. Ieteicams vismaz 2 GB VRAM, lai gan reāli, ja ir mazāk nekā 4 GB, jums var nākties ražot mazāka izmēra paraugus. Ja jums ir vecāks klēpjdators, apsveriet iespēju izmantot mākoņa platformu (todo: izveidojiet ceļvedi par mākoņa platformām).

Instalējiet CUDA

Kad esat veiksmīgi palaidis CUDA instalēšanas programmu, varat to atrast savā sistēmā šādās vietās:

• Mac/Linux: /usr/local/cuda/
• Windows: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0

Lai jūsu sistēma varētu atrast CUDA, tai ir jāatrodas jūsu PATH mainīgajos un LD_LIBRARY_PATH operētājsistēmai Mac/Linux. Instalētājam tas jādara automātiski.

Instalējiet cuDNN

cuDNN ir CUDA papildinājums, kas īpaši ievieš operācijas dziļiem neironu tīkliem. Tas nav nepieciešams, lai palaistu Tensorflow, bet tas ir ļoti ieteicams, jo tas padara daudzas programmas daudz resursefektīvākas un, iespējams, ir nepieciešama pix2pix.

Lai piekļūtu lejupielādei, vispirms ir jāreģistrējas NVIDIA (vienkārši). Lejupielādējiet jaunāko savas platformas versiju, ja vien jums nav vecākas CUDA versijas. Šīs rakstīšanas laikā cuDNN 5.1 darbojas ar CUDA 8.0+, lai gan vajadzētu darboties arī cuDNN 6.0+.

Kad esat lejupielādējis cuDNN, redzēsit, ka tajā ir vairāki faili mapēs ar nosaukumu “include”, “lib” vai “lib64” un “bin” (ja operētājsistēmā Windows). Kopējiet šos failus tajās pašās mapēs, kurās esat instalējis CUDA (skatiet 1. darbību).

Instalējiet tensorflow

Izpildiet tensorflow norādījumus, lai instalētu jūsu sistēmu. Vairumā gadījumu to var izdarīt ar pip.

Instalējiet pix2pix-tensorflow

Klonējiet vai lejupielādējiet iepriekš minēto bibliotēku. To visu var izdarīt ar oriģinālo uz lāpu balstīto pix2pix (tādā gadījumā 3. darbībai ir jāinstalē lāpa, nevis tensorflow. Šajos norādījumos tiks pieņemta tensorflow versija.

Apmācība pix2pix

Vispirms mums ir jāsagatavo mūsu datu kopa. Tas nozīmē izveidot mapi ar attēliem, no kuriem katrs satur X/Y pāri. X un Y attēli katrs aizņem pusi no visa komplekta attēla. Tādējādi tie ir vienāda izmēra. Nav svarīgi, kādā secībā tie ir ievietoti, jo virzienu noteiksiet apmācības komandā (tikai atcerieties, kādā veidā, jo jums ir jābūt konsekventam).

Turklāt pēc noklusējuma tiek pieņemts, ka attēli ir kvadrātveida (ja tā nav, tie tiks saspiesti kvadrātveida ievades un izvades pāros). Ir iespējams izmantot taisnstūrveida attēlus, iestatot argumentu aspect_ratio (plašāku informāciju skatiet tālāk norādītajos papildu argumentos).

Pēc tam mums ir jāatver terminālis vai komandu uzvedne (iespējams, administratora režīmā vai izmantojot sudo, ja operētājsistēmā Linux/mac), jāpārvietojas (cd) uz direktoriju, kurā ir pix2pix-tensorflow, un palaidiet šādu komandu:

python pix2pix.py --mode train --input_dir /Users/Gene/myImages/ --output_dir /Users/Gene/myModel --which_direction AtoB --max_epochs 200

aizstājot argumentus savam uzdevumam. Argumentu skaidrojums:

-- režīms: šim ir jābūt “vilcienam” treniņu režīmam. Testēšanas režīmā mēs tā vietā izmantosim "test".

--ievades_direktors: direktorijs, no kura iegūt apmācības attēlus

--izvades_direktors: modeļa saglabāšanas direktorijs (aka kontrolpunkts)

--kurš_virziens: AtoB nozīmē apmācīt modeli tā, lai treniņa attēlu kreisā puse būtu ievade un labā puse būtu izvade (ģenerēta). BtoA ir otrādi.

--max_epochs: apmācāmo laikmetu (iterāciju) skaits, t.i. cik reižu katram attēlam jūsu treniņu komplektā apmācības laikā tiek nodots tīklā. Praksē vairāk parasti ir labāk, taču pix2pix var pārtraukt mācīšanos pēc neliela skaita epohu, un tādā gadījumā tas aizņem vairāk laika, nekā nepieciešams. Arī to dažkārt var par daudz trenēt, it kā pārcept, un iegūt deformētas paaudzes. Zaudējuma funkcija ne vienmēr labi atbilst ģenerēto attēlu kvalitātei (lai gan ir nesen veikti pētījumi, kas rada labāku līdzvērtību starp tiem).

Ņemiet vērā arī to, ka secībai, kādā parametri tiek ierakstīti komandā, faktiski nav nozīmes. Turklāt ir papildu parametri, kas var būt noderīgi:

-- kontrolpunkts: iepriekšējais kontrolpunkts, no kura sākt; tas ir jānorāda kā ceļš, kurā ir šis modelis (tātad tas ir līdzvērtīgs -output_dir). Sākotnēji jums tāda nebūs, bet, ja jūsu apmācība kādreiz tiek priekšlaicīgi pārtraukta vai vēlaties trenēties ilgāk, varat sākt no iepriekšējā kontrolpunkta, nevis sākt no nulles. Tas var būt noderīgi, lai kādu laiku skrietu un pārbaudītu kvalitāti, un pēc tam atsāktu treniņu ilgāk, ja neesat apmierināts.

--malu_attiecība: pēc noklusējuma tas ir 1 (kvadrāts), taču to var izmantot, ja jūsu attēliem ir atšķirīga malu attiecība. Piemēram, ja jūsu attēli ir 450 x 300 (platums ir 450), varat izmantot aspect_ratio 1,5.

--izvades_faila tips:png vai jpg

Ir papildu opcijas, kuras varat redzēt pix2pix.py argumentu sarakstā. Piedzīvojumu meklētāji var vēlēties eksperimentēt arī ar tiem.

Diemžēl pix2pix-tensorflow pašlaik neļauj mainīt saražoto paraugu faktisko izmēru un ir cietais kods, lai tā augstums būtu 256 pikseļi. Vienkārši mainot to pix2pix.py, radīsies formas neatbilstība. Ja vēlaties ģenerēt lielākus paraugus, varat to izdarīt, izmantojot oriģinālo uz lāpas balstīto pix2pix, kam tas ir kā komandrindas parametrs, vai arī vēl vairāk pielāgot tensorflow kodu patvaļīga izmēra paraugiem. Tam būs nedaudz jāmaina tīkla arhitektūra, iespējams, kā parametra –sample_height funkcija, kas ir labs uzdevums, ko var atstāt bezbailīgam māksliniekam.

Praksē, mēģinot ģenerēt lielākus paraugus, piemēram, 512 pikseļus, ne vienmēr tiek sasniegti labāki rezultāti, un tā vietā tas var izskatīties daudz labāk par 256 pikseļu versiju iztvertu versiju, kas prasa ievērojami vairāk sistēmas resursu/atmiņas un prasa ilgāku laiku. pabeigt apmācību. Tas noteikti būs taisnība, ja jūsu sākotnējie attēli ir mazāki par vēlamo izmēru, jo apmācības datos nav pieejama informācija par apakšpikseļiem, taču pat tad, ja jūsu datu izmērs ir pietiekami liels, tas joprojām var notikt. Ir vērts izmēģināt, taču rezultāti var atšķirties.

Kad palaižat komandu, tā sāks apmācību, periodiski atjauninās progresu un patērēs lielāko daļu vai visus jūsu sistēmas resursus, tāpēc bieži vien ir vērts palaist visu nakti.

Attēlu pārbaude vai ģenerēšana

Otrā pix2pix darbība ir jaunu paraugu ģenerēšana (ko sauc par “testa” režīmu). Piemēram, ja esat apmācījis AtoB, tas nozīmē nodrošināt jaunus A attēlus un iegūt halucinētas tā versijas B stilā.

Programmā pix2pix testēšanas režīms joprojām ir iestatīts, lai uzņemtu attēlu pārus, piemēram, treniņu režīmā, kur ir X un Y. Tas ir tāpēc, ka ir lietderīgi veikt treniņā iegūto attēlu pārbaudes vai validācijas kopu un pēc tam ģenerēt. no tiem, lai jūs varētu salīdzināt konstruēto Y ar zināmo Y, lai vizuāli novērtētu datus. pix2pix palīdz izveidot HTML lapu ar rindu katram paraugam, kurā ir ievade, izvade (konstruēta Y) un mērķis (zināms/sākotnējais Y). Vairākas lejupielādējamās datu kopas (piemēram, fasādes) ir iesaiņotas šādā veidā. Mūsu gadījumā, tā kā mums var nebūt atbilstošā Y (galu galā, tā ir visa būtība!), ātrs risinājums šai problēmai ir vienkārši ņemt katru X un pārveidot par attēlu, kas ir divreiz platāks, kur viena puse ir attēla. izmantot kā ievadi (X), bet otrs ir kāds tukšs mānekļa attēls. Pārliecinieties, ka esat saskaņā ar to, kā tas tika apmācīts; ja trenējāt –kurš_virziens AtoB, tukšais attēls atrodas labajā pusē, bet BtoA – kreisajā pusē. Ja ģenerētajā HTML lapā kā “ievade” tiek rādīts māneklis, bet izvade ir neaprakstāms “Rotko līdzīgs” attēls, tad jūs nejauši tos ievietojāt nepareizā secībā.

Kad testēšanas dati ir sagatavoti, palaidiet šo komandu (atkal no pix2pix-tensorflow saknes mapes):

python pix2pix.py --mode test --input_dir /Users/Gene/myImages/ --output_dir /Users/Gene/myGeneratedImages --kontrolpunkts /Users/Gene/myModel

Argumentu skaidrojums:

-- režīms: šim ir jābūt “testam” testēšanas režīmam.

--ievades_direktors: direktorijs, no kura iegūt ģenerējamos attēlus

--izvades_direktors: direktorijs ģenerēto attēlu un rādītāja lapas saglabāšanai

-- kontrolpunkts: direktorijs, kurā ir izmantots apmācīts modelis. Vairumā gadījumu tam vienkārši jābūt tādam pašam kā argumentam -output_dir sākotnējā apmācības komandā.

darīt: attēlu piemēru apmācības un testēšanas procesā

darīt: izveidojiet CycleGAN rokasgrāmatu

Lejupielādējiet iestatīšanas failu

Spēlējiet bez maksas, izmantojot tiešo saiti operētājsistēmai Windows PC. ir kurss, kas ļauj jums to pārvērst par fotoattēlu labi

Žanrs(-i): Simulācija

Apraksts: Tāpat kā , ir ļoti vienkārši izmantot pix2pix — jūs vienkārši izveidojat cilvēkam līdzīgu seju atlikušajā laukā, pēc tam noklikšķiniet uz "Apstrādāt", lai noteiktu, ko tas rada, izmantojot citu tehnisko burvju un aprēķinu brīnumu. Jums nav jābūt māksliniekam, lai izklaidētos, izmantojot pix2pix fotoattēlu ģeneratoru, lai gan, jo aprakstošs ir izveidots zīmējums, jo lielāka iespēja, ka tas kļūs par kaut ko līdzīgu īstenam indivīdam. Patiesais prieks rodas, meklējot, kādus izkropļotus monstrumus radīt, un ķeroties pie dažāda veida skicēm.

Pix2pix ir kurss, kas ļauj jums to pārvērst tieši par foto aku un ievilkt traukā jebko, burvju. Pašlaik tas ir un vietnes veids ir gan visievērojamākais, gan biedējošākais, ko šodien esmu redzējis.

Google atvērtā pirmkoda mašīnmācīšanās uzdevums Tensorflow, visticamāk, vienmēr tiek izmantots noderīgiem priekšmetiem, kas veicina kaut ko vai cilvēci. Tomēr, pēc manām zināšanām, tas ir labāk izmantots, lai izveidotu biedējošus automašīnās radītus attēlus no vienkāršiem līniju zīmējumiem. Es runāju par edges2cats, kas jebkuru līniju zīmējumu pārveidoja par kaķi. Tā bija vesela lieta! Visi cerēja, ka tas Facebook publicē patiesi traku kaķu attēlus, lai citi varētu pasmieties.

Tas pats ir noticis, tikai šodien tas nav kaķi. Un nevis Google uzdevums, tā mākslīgā intelekta programma, kurai tikko tika piešķirts liels skaits viena no tās enkuriem attēlotu attēlu, Lara Rense producēja Nīderlandes sabiedriskā raidorganizācija NPO. Tīkla programmatūra ir pazīstama kā Pix2Pix, kā norādīts no kopējām zināšanām par Tumblr protezēšanu.

Acīmredzot rezultāti galvenokārt šķiet radījumi, it īpaši cūku zīdainis no American Horror Story sezonas pirmās. Arī īkšķi. Padomājiet par Google Deep, sapņu kažokādu veidotāju.

Pavelciet svētku logotipu tikai uz atsevišķas daļas, nospiediet slēdzi, un jūs saņemsiet dizaina “fotoattēlu” par dažādo, kas ir sašūts kā maisījums, kas izveidots no reāliem zīmēšanas attēliem. Līdzība ir... nav slikta.

Šī emuāra pilna versija. vietā. spēle bez kļūdām un kļūdām. Mēs bijām ievietojuši tiešas lejupielādes saites, lai lejupielādētu šo spēli personālajam datoram bez maksas (100% bez maksas). Šeit ir sniegta jaunākā un atjauninātā izdevēju spēle. ļoti saspiestā veidā bez vīrusiem. spēle no šejienes. Lūdzu, instalējiet to, izmantojot ieteiktos iestatījumus. Izbaudiet šo apbrīnojamo spēli bez maksas savā datorā. dalīties ar draugiem. Tālāk ir norādītas dažas spēles funkcijas un ekrānuzņēmumi.

Pix2pixGameplay

Pix2pix sistēmas prasības

Šīs spēles sistēmas prasības ir aprakstītas tālāk esošajā saturā. Ar šīm specifikācijām spēle darbosies nevainojami, un grafika būtu kristāldzidra. Iekārta (CPU), kas ir labāka par šīm specifikācijām, ir lielākā daļa ieguvēju.

Minimālās sistēmas prasības:

OS: Vista/Win7/Windows 8
Procesors: 2 GHz divkodolu
Atmiņa: 2 GB RAM
Grafika: NVIDIA GeForce 8600 vai labāka, ATI Radeon HD 2600 vai labāka
DirectX: 9.0c

1. Ekstrakts ar jaunāko WinRAR versiju.
2. Instalējiet setup.exe.
3. Pagaidiet, līdz tas ir pabeigts.
4. spēlēt spēli.
5. Izbaudi.

Piezīme. Atbalstiet programmatūras izstrādātājus. Ja jums patīk šī spēle, lūdzu, iegādājieties to! Liels paldies.

Saites ir apkopotas no dažādiem failu resursdatoriem (piemēram, Mega, Google disks, Userscloud, Users faili, Zxcfiles, Kumpulbagi, Clicknupload, Huge faili, Rapidgator, Uploaded, Up07, Uptobox, Uploadrocket un citas ātras tiešās lejupielādes saites). Mēs piedāvājam arī torrentu un FTP saites, kurām ir uzticams lejupielādes ātrums. Ja esat pamanījis kādu problēmu saitē vai failā, kuru lejupielādējat, nekavējoties informējiet mūs, lai mēs varētu to pēc iespējas ātrāk novērst. Mēs ceram, ka šī spēle labi darbosies jūsu sistēmā ar iepriekš minētajām specifikācijām. Ja jums nav sistēmas specifikāciju, lūdzu, vispirms jauniniet, lai spēlētu šo spēli, pretējā gadījumā tā nedarbosies pareizi. Tiešās saites šīs spēles lejupielādei ir norādītas zemāk. pilna un pilnīga spēle. Vienkārši lejupielādējiet un sāciet spēlēt. Paldies, ka apskatījāt mūsu darbu!

Pix2pix algoritms ir iemācījies atpazīt cilvēkus skicēs un pārvērst tos par "reālistisku" attēlu. Izrādās, drīzāk, ne pārāk reālistiski, bet ļoti rāpojoši. Šis nav pirmais projekta algoritms: pirms dažiem mēnešiem internetā ar pix2pix jau tika zīmēti neglīti kaķi. Arī šoreiz nevarēja pretoties.

"Jauns pix2pix sejām (zīmējumi nav mani, es tos importēju, izmantojot trešās puses programmu)."

Tiesa, ja skice nav izpildīta izcili, tad algoritms rada attēlus, kurus diez vai var saukt par reālistiskiem - drīzāk murgainiem. Un to apstiprināja Twitter lietotāji, kuri nespēja pretoties jaunajai jautrībai. Kaut kā īsti neizdevās.

Es nolēmu izmantot šo pix2pix lietu un uzzīmēt tajos dažus multfilmu varoņus, un rezultāti ir biedējošāki, nekā es domāju, ka pic.twitter.com/i3PatUtuEu

“Es nolēmu izmantot šo pix2pix un uzzīmēju tajā dažus multfilmu varoņus. Rezultāti ir šausminošāki, nekā es gaidīju."

"Dziļi satraucoši."

"Es grasījos izveidot" spokaino zivju briesmoni ", taču pix2pix neironu tīkls man paveica kaut ko labāku, apgriezot viņam frizūru kā zēnu grupas dalībniekam."

"Nedaudz šausminoši..."

"Tas ir šausmīgi!"

Tomēr pat bēdīgie rezultāti nevar atturēt Twitter lietotājus, kuri alkst pēc radošuma.

"Vairāk jautrības!"

"Mīli šo rīku!"

"Puisis #3 izskatās labi."

"Iespaidīgs sejas ģenerators no skicēm."

Pix2pix projekts kļuva slavens pirms dažiem mēnešiem, pateicoties tā algoritmam, kas, balstoties uz neironu tīkliem, pārtulkoja ar roku zīmētus kaķus "reālistiskā". Nu reālistiski izskatījās tikai kaķis, ko paši veidotāji uzzīmējuši. Taču tas, ko aplikācijā darīja parastie lietotāji, daudz vairāk izskatījās pēc kažokādu monstriem, nevis kaķiem šī vārda parastajā nozīmē.

"Pārbaudiet manu kaķi. Ikviens var būt mākslinieks."

Neironu tīklu darbības joma ir iespaidīga, un tāpēc tos izmanto nopietnākām lietām nekā šausmu stāstu zīmēšanai. Piemēram, pornogrāfijas vietnes nesen atklāja pakalpojumu, kas . Tiesa, spriežot pēc rezultāta, šis algoritms vēl ir jāpēta un jāizpēta. Kāpēc gan citādi viņš salīdzināja Jeļenu Mizuļinu ar Bruklinas Čeisu?

Mēs apsveram interesantu zīmēšanas programmu pix2pix un tās izskatu datorā. Es domāju, ka fani būs ieinteresēti, kā lejupielādēt pix2pix parastā datorā.

Kad ir ļoti ekskluzīvas idejas no izstrādātājiem, tad tās īstenojot, uzreiz var kļūt ļoti populārs. Bet vai popularitāte ir tik laba, kā šķiet no pirmā acu uzmetiena.

Materiāla pirmajā daļā ir informācija par šo noslēpumaino programmu un mazliet tās vēstures. Pēc tam mēs runāsim par datora versijām un to, vai ir kādas instalēšanas iespējas.

pix2pix - kas ir šī programma?

pix2pix ir vietnes nosaukums, kas var pārvērst zīmējumus reālistiskās versijās, kuras varētu izveidot reālajā dzīvē.


Kā es saprotu, daži izstrādātāji priekam ir izveidojuši vietni, kurā var uzzīmēt seju un, pateicoties neironu tīkliem, pārvērst šo zīmējumu par īstu seju.

Pateicoties YouTube, vietne ar katru dienu ir kļuvusi arvien populārāka. Tāpat kā vīruss, emuāru autori sāka filmēt arvien vairāk video un tādējādi piesaistot vietnei arvien vairāk auditorijas.


Viss beidzās ar to, ka vietnes apmeklētāju atzīme sasniedza 2 miljonus, un par to samaksāt par serveriem kļuva diezgan grūti. Man diemžēl tas bija jāslēdz.

Bet ir palikušas dažas iespējas, un jūs varat darīt kaut ko līdzīgu šādām tēmām:

• fasādes;
• kaķi;
• kurpes;
• somas.

Tātad seju vairs nav, bet var uzzīmēt citas jocīgas lietas. Kā un kur, par to runāsim nākamajā daļā.

Lejupielādējiet pix2pix datorā

Par laimi, ir vietne, kurā var ieviest pix2pix iespējas un pat to visu var lejupielādēt savā datorā. Kā tieši, padomāsim.

Pirmais variants.Šeit jums nekas nav jālejupielādē, vienkārši sekojiet saitei affinelayer.com un spēlējieties.

Ritiniet vietni uz leju, un jūs redzēsit visas iespējamās iespējas, kuras esmu uzskaitījis sarakstā. Zīmējiet, nospiediet "apstrādāt" un iegūstiet rezultātu.

Otrais variants. Lēnām sāka parādīties aplikācijas mobilajām ierīcēm un lielākā daļa tiešām ir miskaste.


Bet es atradu iespēju, kas vairāk vai mazāk darbojas, un to sauc Drawzee. Pamatojoties uz to visu, mēs varam to instalēt datorā, izmantojot Android emulatoru.

Lieta izskatās šādi:

1. emulators ir instalēts;
2. pēc tam pēc palaišanas mēs izejam caur Google autorizāciju;
3. Mēs Play tirgū meklējam programmu Drawzee (līdzīgu pix2pix) un instalējam to.

Viss ir bez maksas un par neko nav jāmaksā. Vienkārši palaidiet un izmantojiet. Protams, ir reklāma, bet viss ar mēru.

atklājumiem

Tā ir visa informācija, ar kuru vēlējos padalīties ar jums par pix2pix un tā parādīšanos datorā. Kā redzat, ir gan tiešsaistes opcija, gan jūs varat lejupielādēt lietojumprogrammu.

Kas jums ir ērtāk, protams, ir jāizlemj jums. Tāpēc izlemiet, izvēlieties, un es domāju, ka jums būs ļoti jautri.