Im Handumdrehen blinzelten die Terrakotta-Krieger und -Pferde im Handumdrehen! Ein Ausländer nutzte KI, um ihn wiederherzustellen

​Tausend Jahre lang war es, als würde sich die Geschichte wiederholen, sobald sie blinzelten.

Vor nicht allzu langer Zeit nutzte der ausländische Blogger Panagiotis Constantinou KI, um die Terrakotta-Krieger der Qin-Dynastie wiederherzustellen.

Was noch erstaunlicher ist, ist, dass er auch die Alten dazu brachte, subtile dynamische Ausdrücke zu machen.

Schau, die Terrakotta-Krieger zwinkern dir zu und lächeln dich an.

Nach dem Besuch der Terrakotta-Krieger und -Pferde werden alle von diesen echten Tonskulpturendenkmälern schockiert sein. Schauen Sie sich die mit KI restaurierten Terrakotta-Krieger und -Pferde an, die sich in Onkel aus Fleisch und Blut verwandelt haben.

Der Gesichtsausdruck der einzelnen Terrakotta-Krieger und -Pferde ist alle unterschiedlich und es ist für uns schwierig, uns vorzustellen, wie sie damals aussahen.

Dieser Ausländer hat diese Krieger wieder zum Leben erweckt und über Tausende von Jahren mit Ihnen gesprochen.

Zuvor reparierte Otani, der Besitzer von Station B UP, auch die Terrakotta-Krieger und brachte ihre Münder in Bewegung.

Tatsächlich fertigte Panagiotis Constantinou neben den Terrakotta-Kriegern und -Pferden auch eine Reihe dynamischer Restaurierungen von ägyptischen Kaisern hinter den feindlichen Linien, antiken griechischen Philosophen, der Königin von England usw. an.

Lass es uns gemeinsam genießen. „Treffen Sie Marcus Crassus durch Zeit und Raum.“

Die antike Kleopatra

Königin von England

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Mit dieser Reparaturserie wurden auch ausländische Blogger populär und erregten die Aufmerksamkeit vieler Menschen.

Reparaturtechnologie

Wie werden also KI-Reparaturarbeiten generell umgesetzt?

Die meisten von ihnen verwenden diese drei Technologien: Die erste ist DAIN zum Füllen von Bildern, die zweite ist ESRGAN zur Auflösungsverstärkung und die dritte ist DeOldify zum Färben.

DAIN: Depth-Aware Video Frame Interpolation (DAIN)-Modell, das Verdeckungen durch Erkunden von Tiefeninformationen explizit erkennt. Dieses Projekt entwickelte eine tiefenbewusste, fließende Projektionsebene, die vorzugsweise nähere Objekte abtastet, um interpolierte Videobilder in der Mitte des Streams zu synthetisieren.

ESRGAN: ESRGAN wurde gegenüber SRGAN verbessert und wird hauptsächlich für die Video-Superauflösung verwendet.

Im Gegensatz zu der Tatsache, dass die tiefen Modelle von SRGAN immer schwieriger zu trainieren sind, können die tieferen ESRGAN-Modelle durch einfaches Training eine hervorragende Leistung erzielen. Der Kernpunkt liegt in der Netzwerkinterpolationsstrategie, die visuelle Qualität und Spitzensignal-Rausch-Verhältnis in Einklang bringt Verhältnis.

DeOldify: DeOldify wird mit NoGAN trainiert, was für den Erhalt stabiler und farbenfroher Bilder von entscheidender Bedeutung ist.

NoGAN-Training kombiniert die Vorteile von GANs (wunderbare Kolorierung) und eliminiert gleichzeitig Nebenwirkungen (wie flackernde Objekte in Videos).

Ob es sich um ein Bild oder ein Video handelt, die KI kann es wieder zum Leben erwecken, vor allem aufgrund ihrer leistungsstarken Lernfähigkeit.

Hier werfen wir einen kurzen Blick auf das „Seelen-GAN“, das für die KI-Reparatur unverzichtbar ist.

Erinnern Sie sich an die Bilder von Pferden und Zebras, die sich ineinander verwandeln? Dies ist eine der Anwendungen von GAN.

Im Vergleich zu anderen klassischen Algorithmen für maschinelles Lernen besteht der größte Innovationspunkt des GAN-Algorithmus darin, dass er den Generator und den Diskriminator kombiniert, sodass beide miteinander konkurrieren können, um gemeinsamen Erfolg zu erzielen endlich einen „gleichmäßigen“ Zustand erreichen.

Nehmen Sie Bilder als Beispiel. Der Diskriminator D hofft, genau zu unterscheiden, welche die tatsächliche Datenverteilung und welche die Datenverteilung des Generators ist. Gleichzeitig wird auch der Generator G kontinuierlich trainiert und hofft, dies zu erreichen in der Lage sein Der Diskriminator kann nicht erkennen, welches Bild echt und welches gefälscht ist.

Heutzutage sind immer mehr Technologien wie KI-Reparatur, KI-Gesichtsveränderung usw. untrennbar mit dem GAN-Netzwerk verbunden. Die Probleme, die GAN einst plagten, wie z. B. Schwierigkeiten bei der Konvergenz, wurden nach und nach verbessert, und immer mehr Technologien wurden auf der Grundlage von GAN abgeleitet. Mit immer besseren Netzwerken wie CycleGAN, StackGAN usw. werden der Öffentlichkeit nach und nach realistischere und lebendigere Bilder präsentiert.

Jetzt ist wahrscheinlich die Ära gekommen, in der „alles KI sein kann“! Wir werden abwarten, welche visuellen Überraschungen uns die KI weiterhin bringen wird~~~​

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