あっという間に兵馬俑と馬が瞬きしました！外国人男性がAIを使って修復した

千年後、彼らが瞬きした瞬間、まるで歴史が繰り返されているかのようでした。

つい最近、外国人ブロガーのパナギオティス・コンスタンティノウさんが AI を使って秦時代の兵馬俑と馬を復元しました。

さらにすごいのは、古代人にも繊細なダイナミックな表現をさせたことです。

ほら、兵馬俑と馬がウインクしてあなたに微笑んでいます。

兵馬俑を訪れた後は、誰もがこれらの本物の粘土彫刻の記念碑に衝撃を受けるでしょう。 AIで復元された兵馬俑と馬を見ると、彼らは生身のおじさんに変わりました。

兵馬俑や馬の表情はどれも奇妙です。何千年も経つと、それは難しいです。私たちはそのときの彼らの様子を想像します。

この外国人の男は、これらの兵馬俑を生き返らせ、何千年もの間あなたに話しかけてきました。

以前、Station B UPの大谷オーナーも兵馬俑と馬を修理して口を動かしました。

##実際、パナギオティス・コンスタンティノウは、兵馬俑や馬に加えて、敵陣の背後にいるエジプト皇帝の絵も描きました。古代ギリシャの哲学者、イギリス女王など。一連の動的な修正。

# 一緒に楽しみましょう。

時空を超えて出会う

古代ローマ後期の有名な大富豪、マルクス クラッスス

アレキサンダー大王

## 古代クレオパトラ

イギリス女王

....

この一連の改修で海外ブロガーも人気を博したと話題となり、多くの人の注目を集めました。

修復テクノロジー

では、AI 修復作業は一般的にどのように実装されているのでしょうか?

これら 3 つのテクノロジーのほとんどが使用されています。1 つ目はフレームの塗りつぶしを担当する DAIN、2 つ目は解像度の増幅を担当する ESRGAN、3 つ目はカラーリングに使用される DeOldify です。

DAIN: 深度認識ビデオ フレーム補間 (DAIN) モデルは、深度情報を調査することでオクルージョンを明示的に検出します。このプロジェクトでは、より近いオブジェクトを優先的にサンプリングして、ミッドストリーム補間ビデオ フレームを合成する、深度を意識したフロー プロジェクション レイヤーを開発しました。

ESRGAN: ESRGAN は SRGAN から改良されており、主にビデオの超解像度に使用されます。

SRGAN の深層モデルのトレーニングはますます困難になっているという事実とは対照的に、深層 ESRGAN モデルは、単純なトレーニングを通じて優れたパフォーマンスを達成できます。中心点は、ビジュアル品質とピーク信号のバランスをとるネットワーク補間戦略にあります。 -対ノイズ比。

DeOldify: DeOldify は、安定したカラフルな画像を取得するために重要な NoGAN を使用してトレーニングされます。

NoGAN トレーニングは、GAN の利点 (美しい色付け) を組み合わせながら、副作用 (ビデオ内のオブジェクトのちらつきなど) を排除します。

AI は、主にその強力な学習能力により、画像であってもビデオであっても、それを生き返らせることができます。

ここではAI修復に欠かせない「魂GAN」について簡単に紹介します。

馬とシマウマがお互いに変身するイメージを覚えていますか?これは GAN のアプリケーションの 1 つです。

他の古典的な機械学習アルゴリズムと比較して、GAN アルゴリズムの最大の革新は、ジェネレーターとディスクリミネーター (ディスクリミネーター) を組み合わせていることです。 ）、この 2 つを使用して互いに競い合い、相互最適化を達成し、最終的には「互角」の状態に達します。

画像を例に挙げると、トレーニングを繰り返した後、ディスクリミネーター D は、どれが実際のデータ分布で、どれがジェネレーターのデータ分布であるかを正確に区別できるようになります。同時に、ジェネレーター G も継続的にトレーニングされます。そして最終的には、識別子がどの画像が本物でどれが偽物であるかを判断できないように、偽物と本物を混同できるようにしたいと考えています。

現在では、AI修復やAI顔変更など、GANネットワークと切り離せない技術が増えており、かつてGANを悩ませていた収束の難しさなどの問題も徐々に改善され、 GANをベースに、CycleGAN、StackGANなど、ますます優れたネットワークが派生し、よりリアルで鮮明な画像が次々と公開されています。

これからは「あらゆるものがAIになれる」時代がやってくるかもしれません！ AI が今後も私たちにどのような視覚的な驚きをもたらしてくれるのか、楽しみに待ちましょう~~~

以上があっという間に兵馬俑と馬が瞬きしました！外国人男性がAIを使って修復したの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。