Nvidia推出“智能画笔”软件,利用智能AI将划线产

2019-08-29 作者:凤凰彩票登陆   |   浏览(157)

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只需用英伟达公司所谓的“智能画笔”一笔,简单的形状就能变成山和湖

仓库优化

当然这项技术对于我们普通人来说也非常有趣,对于我们这种完全没有绘画基础的人来说,GauGAN只需要简单的勾勒出大致伦敦,并使用油漆桶工具对区块进行着色,并选择“瀑布”、“雪景”、“群山”等场景,就能轻松获得一张非常逼真的风景照片。这样想想是不是还挺有趣的?

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通知脑电图描记器参与提取记录中语音混合物在神经转向听力假肢中的应用。

据该公司称,这款应用可以帮助建筑和城市规划等一系列学科的专业人员更快、更准确地渲染图像和可视化。

第一种理解大大低估了深度学习构建应用的种类,而后者又高估了它的能力,因而忽略了那些不是一般人工智能应用的更现实和务实的应用。

GauGAN这项技术的应用场景也非常明显,就是给建筑师、城市规划者到景观设计师和游戏开发商提供一个强大的工具来创建虚拟世界。有了GauGAN,这些专业人员就能更好地设计出想要的原型,并快速改变它们。

英伟达高管将其描述为“智能画笔”,这是一个智能化工具,可以帮助绘制和美化用户的作品。这就像一本彩色画册,描述了树在哪里,太阳在哪里,天空在哪里。然后,神经网络就能根据对真实图像的了解,填充所有的细节和纹理,以及反射、阴影和颜色。

图片搜索

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Go系统

在3月18日开幕的NVIDIAGPU技术会议上,NVIDIA公布了其最新的图像处理研究成果—GauGAN,一种基于生成的对抗性网络技术,能够将分割的地图转换成真实的照片。

高更接受了训练,通过使用深度学习软件来分析超过100万幅不同的图像,从而模仿不同类型的景观

分类照片

就算你是一位毫无绘画基础的新手,“GauGAN”也可以将你的简单涂鸦同步成精美风景照片。

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文本图像实时翻译

那么这项技术是怎样实现的呢?NVIDIA的研究专家部署了生成对抗网络,也就是GauGAN中的“GAN”。生成网络在创建图像之后,会交给鉴别网络进行审查。鉴别网络会根据现实生活中的真实拍摄照片进行学习,并一个像素一个像素的进行引导。

GauGAN 背后的技术已经足够先进,计算机视觉和模式识别会议认定此项技术是该领域最重要的事件之一。

红外彩色化

GauGAN并非简单的更换形状和外观,而是使用岩石、山脉、天空或者水等图像根据用户的区域轮廓进行填充。除了考虑绘图的原始形状之外,GauGAN还考虑了场景中的其他物体,例如将一片草地变成一片池塘,那么就会在水体的周围表面产生光线反射。

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Facebook正在利用深度学习技术,从卫星图像上创建更加准确的地图。

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该项目使用一种叫做“生成对抗网络”的工具来解释简单的线条,并将它们转换成超写实的图像

一种RNN训练,生成吸引眼球的标题。

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该软件的一个功能是生成图像(可以称之为“生成器”),另一个功能是“鉴别器”(discriminator),它利用自己的图像目录,以及对现实生活中景观的外观和相互作用的理解来选择结果。

照片整理

“GauGAN”收集了超过100万张图片作为数据基础,使用深度算法让AI进行学习,最终能够在像素级的精度上分析图像,分割,并生成新的图片。“GauGAN”还拥有大量的选项,可以调整场景,元素构成,甚至还可以根据这些内容调整光照。

据英伟达称,“GauGAN 高更”接受了训练,通过使用深度学习软件来分析超过100万幅不同的图像,从而模仿不同类型的景观。

新材料

NVIDIA应用深度学习研究院副总裁BryanCatanzaro 说:「用简单的草图进行头脑风暴设计要容易得多,而且这项技术能够将草图转换成高度逼真的图像。」

英伟达应用深度学习研究副总裁称:“用简单的草图来集思广益设计要容易得多,这项技术能够把草图转换成高度逼真的图像。”

Google相册可以自动整理分类到常见的主题下面。

美国科技公司英伟达开发了一款新软件,利用深度学习将最粗糙的草图提升为精美的艺术品。

SmileVector可以把一张照片的人,自动转换成微笑的表情的照片。

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人类对话

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脑肿瘤检测

除了看似简单的界面和应用程序之外,“GauGAN 高更”与其他渲染软件的不同之处在于该工具是如何开发的。

自动回复电子邮件

这个新项目以法国著名印象派画家保罗·高更的名字命名,称为“GauGAN”。该项目使用一种名为“生成对抗网络”的工具来解释简单的线条,并将它们转换成超写实的图像。

将图像进行视觉搜索查询。

据称,“GauGAN 高更”的使用者可以通过选择特定的首选项来帮助指导程序的行为,包括图像是在白天还是晚上,甚至可以添加非自然元素,如建筑物、道路和人。

皮肤评价和建议

个性化

自动驾驶

利用卷积网络创建快速且高度逼真的流体模拟。

实时语音翻译

利用深度学习发现新材料。

整理货架

这个就无需解释了。

现实中的3D打印技术。

微软的Skype能够将语音实时翻译成不同的语言。

通过声音进行识别。

标题党

将草图合成真实的面部图像。

摄取街景

图合成

使用深度学习来确定客户的“皮肤年龄”,确定问题领域,并提供旨在解决这些问题的产品方案。

手势识别

类似上面的仓库优化,亚马逊研究人员基于深度学习技术分析3D扫描,让机器人对物品进行整理。

临床事件预测

将黑白照片自动转换成彩色:

一个深度学习系统,在仓库中用最佳的方式拿取和放置物品,这种系统明显快于传统的研究方法,并且效率更高。

玩电子游戏

语音识别

用户可以更加快速准确地理解已经被着色的红外图像。

照片定位

流体模拟

黑白照片变彩色

Yelp可以根据业务分支对照片进行分类。

一个RNN训练,8年时间从来自26万患者和14805名医生的EHR数据,该神经网络进行多标签预测(每次诊断或药物类别作为一个标签),该系统可以执行召回鉴别诊断率高达79%,明显高于基线。

Swiftkey正在构建一种移动键盘,让输入更加简单方便。

原文地址:

Facebook开发的一个移动应用,可以让盲人或者视力障碍者像正常人一样浏览照片。

省电

例如Google开发的进行自动对话回复的邮件。

Google能够根据照片进行拍摄场景定位。

看看MIT这些伙计是怎么说的。

目标识别

增强现实——脸部追踪

在2013年BRATS测试数据集上的报结果表明,802,368参数网络比已发布的最先进的技术改进了超过30倍。

三维物体分类

使用深度学习构建应用甚至可以如我们畅想的科幻小说一般。下面我们来分享基于深度学习开发出来的一些不可思议的应用程序:

Moodstocks(已经被Google收购)推出的智能手机图像识别应用程序Moodstocks Notes,可通过照片识别书籍、CD、海报、传单和酒标等对象。

音乐作曲

绘画

药物设计,虚拟筛选,定量结构——活性关系研究,蛋白质结构预测和基因组学数据挖掘。

亚马逊使用深度学习技术来驱动其个性化功能。

Prosetheses控制

Google DeepMind创建了一个Go播放系统,能够通过对抗自己来学习新的策略。

生物信息学

百度开发的一个应用,能够基于深度学习技术进行面部追踪。

预测未来

Google正在使用DeepMind人工智能子公司的技术,以大幅节省其数据中心的电力功耗。

Google的一个移动应用,可将照片中的文字翻译成您可以理解的文字。

最好最自然的理解应该是从人机交互角度来看待深度学习应用。深度学习系统似乎具备近似于生物大脑的能力,因此,它们可以非常高效地应用于增强人类或者动物已经可以执行的任务上。此外,需要重视的一点是,深度学习系统与传统的符号计算平台非常不同,正如人类与计算机的计算方式不同一样,深度学习也是如此。

使用不同的手势,对没有屏幕的设备进行交互。

拍照自动微笑

盲人看照片

自动驾驶技术应该是深度学习领域最为大家所知的应用了。

3D设计

Google的Mail可以代替您自动回复电子邮件。

键盘

Google DeepMind能够创建视频游戏系统,通过观看游戏学习如何玩得很好。

脸部识别

当首次介绍深度学习时,我们认为它是一个要比机器学习更好的分类器。或者,我们亦理解成大脑神经计算。

可以基于著名的艺术家绘画风格创建。

可以基于不同的作曲家风格进行音乐组成。

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