BlobGAN は画像の非現実的な操作を可能にし、単純なブロブを非常に簡単に制御できるようにします。これらの小さなブロブはすべてオブジェクトを表し、それらを移動したり、大きくしたり、小さくしたり、削除したりすることができ、画像内で表すオブジェクトに同じ効果をもたらします.これはとてもクールです!
著者が結果を共有しているように、ブロブを複製することで斬新な画像を作成に、データセットに目に見えない画像を作成することもできます。間違っている場合は訂正してください。ただし、ブロブを移動し、トレーニング データセットでは見えなかった編集を可能にするのと同じくらい簡単に画像を変更できるようにする最初の論文の 1 つであると私は信じています。
そして、私たちが知っているいくつかの会社と比較して、実際にこれで遊ぶことができます!彼らはコードを公開し、すぐに試すことができる Colab Demo を公開しました。さらに興味深いのは、BlobGAN の仕組みです。詳しくは動画で!
►記事全文を読む: https://www.louisbouchard.ai/blobgan/
►Epstein, D., Park, T., Zhang, R., Shechtman, E. and Efros, AA, 2022.
BlobGAN: 空間的に絡み合っていないシーン表現。 arXivプレプリント
arXiv:2205.02837.
►プロジェクトリンク: https://dave.ml/blobgan/
►コード: https://github.com/dave-epstein/blobgan
►コラボ デモ: https://colab.research.google.com/drive/1clvh28Yds5CvKsYYENGLS3iIIrlZK4xO?usp=sharing#scrollTo=0QuVIyVplOKu
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銃の進歩だと思うなら
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あなたはこれ以上間違っていることはできませんでした
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これがブロブガンで、この新しい紙は
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信じられないほどのブロブガンが可能にします
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画像の非現実的な操作がスーパーになった
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単純なブロブをすべて簡単に制御
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これらの小さなブロブはオブジェクトを表します
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それらを動かして作ることができます
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大きく小さくするか、それらを削除して
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に同じ効果があります。
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これが画像で表すオブジェクト
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著者が共有したようにとてもクールです
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その結果、小説を作成することさえできます
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ブラブの複製による画像の作成
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このようなデータセットの目に見えない画像
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シーリングファンが 2 つある部屋
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私は間違っていますが、それはifの1つであると信じています
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最初の論文ではない
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次のように簡単な画像の変更
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ブロブを移動させ、
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トレーニングで見られなかった編集
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データセットと実際に遊ぶことができます
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これは他社と比べて
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彼らが共有したことをすべて知っている人は公に呼ばれます
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すぐに試すことができるコラボデモ
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さらに興味深いのは、Bloggian の仕組みです
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数秒で説明します
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研究者が実行する必要があった blobgun
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銃で遊んだ人は、どれくらい長いか知っています
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おかしなことにこれを再現できるように
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エピソードのスポンサーの重みとバイアス
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重みと偏りが私の人生を変える
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ハードウェア使用状況の指標と python
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締め切りやバグはありますが、試してからではありません
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スーパーバイザーpisまたはマネージャーが方法を確認します
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ほとんどの研究者はコードを
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秘密にして、重みとバイアスを使用してみてください
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以下の最初のリンクで
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では、ペーパー ブラブ ガンに戻りましょう
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空間的に解きほぐされたシーン
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タイトルはそれを言います
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blovkian は blob を使用してもつれを解く
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シーン内のオブジェクトは、
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モデルは各ブロブを関連付けることを学習します
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のようなシーン内の特定のオブジェクト
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訓練を受けたベッドの窓または天井のファン
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ブロブとオブジェクトを移動できます
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周りを個別に大きくしたり、
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それらを小さく複製するか、削除することさえできます
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それらはもちろん写真から
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結果は完全に現実的ではありませんが、
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偉大な人が言うように、想像してみてください
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このアプローチの可能性はあと2つ
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論文
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さらにクールなのは、このトレーニングです
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これは教師なしスキームで発生します
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あなたがするようにそれを訓練するための画像の例
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教師あり学習の簡単な例
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監督されたトレーニングが必要になるということです
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あなたは望むものをすべて手に入れる
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設定されている画像の操作
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それらを学習するようにブロブを教える
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教師なしでの変換
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ラベルを付けてモデルをトレーニングします
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銃のジェネレーターとディスクリミネーター
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ファッション私は簡単にやります
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銃について説明した概要
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ブロブとデコーダー i のようなスタイルガン 2
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代わりにブロブ表現を取る
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ノイズと画像を生成しますが、それでも
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どうやってもつれを解くことができるかという問題があります
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それらのブロブをオブジェクトに一致させます
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まあ、これは私たちの美しさです
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モデルが行う教師なしアプローチ
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繰り返し改善し、現実的なものを作成する
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方法を学びながら結果を出す
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これらのイメージを
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ここで確認できる固定数のブロブ
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ブラブがどのように表現されることが多いか
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同じオブジェクトまたは非常に類似したオブジェクト
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ここのシーンでは、方法も確認できます
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同じ手袋を使用して表します
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窓か絵画のどちらか
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あなたができるのと同じように、多くの意味があります
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光はほとんど常に
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同様にフォートブラブで表されます
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ブラブがどのように頻繁に発生するかを見ることができます
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シーンは間違いなくあなたを導きます
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データセット内の画像の類似性
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この実験に使用され、出来上がり
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ブロガンが操作を学ぶ方法です
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非常に直感的なブロブを使用したシーン
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私は見て興奮しています
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結果のリアリズムは維持を改善します
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そのような手法を使用した同様のアプローチ
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シンプルなインタラクティブなアプリを設計できます
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デザイナーや誰でも
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画像を簡単に操作できます。
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エキサイティングなもちろん、これはただの
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この新しい論文の概要と私
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彼らの論文を読むことを強くお勧めします
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理解を深めるために
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彼らのアプローチの詳細
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彼らが私と同じように行った実装とテスト
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彼らもビデオの前半で言った
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コードを公開し、色を共有しました
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すぐに試せるデモ
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リンクは以下の説明にあります
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最後までご覧いただき、ありがとうございました
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来週また別の人と会いましょう
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素晴らしい紙
[音楽]