Как художник, я всегда задавался вопросом, смогу ли я воплотить свое искусство в жизнь. Хотя в этом нет смысла, а что, если я скажу вам, что это возможно с машинным обучением? Представьте себе алгоритм машинного обучения, который может преобразовать все ваши наброски с помощью простой линии вашего рисунка в качестве точки отсчета, чтобы преобразовать ее в картину маслом на основе понимания форм и узоров реального мира из человеческих рисунков и фотографий. Как опытный художник, ваши результаты могут быть весьма интересными. Pix2Pix — это генеративно-состязательная сеть или модель GAN, предназначенная для преобразования изображения в изображение общего назначения. Преобразование изображения в изображение — это проблема, когда вам необходимо перевести заданный
домен изображения в целевой домен. Например, предположим, что изображения входного домена — это кошки, а изображения целевого
домена — собаки. В этом случае алгоритм преобразования изображения в изображение изучает сопоставление
входных данных с целевым доменом таким образом, что если вы вводите изображение собаки, он может изменить его на
изображение кошки.
Pix2pix также можно использовать для:
Преобразование спутниковых изображений в вид улиц в стиле Google Maps
Перевод изображений из дневного в ночное время
Эскиз продуктов к фотографиям продуктов. Например, для рекламы обуви
Преобразование изображений с высокой интенсивностью в изображения с низкой интенсивностью и наоборот
Алгоритм Pix2Pix — один из первых успешных общих алгоритмов преобразования изображения в изображение, в котором используется
«Потеря Гана» для создания реалистичных выходных изображений. Это сокращение для реализации общего преобразования изображения в изображение с использованием условных состязательных сетей.
По сравнению с другими моделями GAN для создания условных изображений, pix2pix относительно прост и
способен генерировать большие высококачественные изображения для различных задач перевода изображений.
