BlobGAN: um GRANDE passo para as GANs

O BlobGAN permite a manipulação irreal de imagens, tornando o controle de blobs simples super fácil. Todas essas pequenas bolhas representam um objeto, e você pode movê-las ou aumentá-las, diminuí-las ou até removê-las, e terá o mesmo efeito no objeto que representa na imagem. Isso é tão legal!

Como os autores compartilharam em seus resultados, você pode até criar novas imagens duplicando blobs, criando imagens invisíveis no conjunto de dados ! Corrija-me se eu estiver errado, mas acredito que é um dos, se não o primeiro, papel a tornar a modificação de imagens tão simples quanto mover blobs e permitir edições que não foram vistas no conjunto de dados de treinamento.

E você pode realmente jogar com este em comparação com algumas empresas que todos conhecemos! Eles compartilharam seu código publicamente e uma demonstração do Colab que você pode experimentar imediatamente. Ainda mais empolgante é como o BlobGAN funciona. Saiba mais no vídeo!

Assista o vídeo

Referências

►Leia o artigo completo: https://www.louisbouchard.ai/blobgan/
►Epstein, D., Park, T., Zhang, R., Shechtman, E. e Efros, AA, 2022.
BlobGAN: Representações de cenas espacialmente desembaraçadas. pré-impressão do arXiv
arXiv:2205.02837.
►Link do projeto: https://dave.ml/blobgan/
►Código: https://github.com/dave-epstein/blobgan
►Colab Demo: https://colab.research.google.com/drive/1clvh28Yds5CvKsYYENGLS3iIIrlZK4xO?usp=sharing#scrollTo=0QuVIyVplOKu
►Meu boletim informativo (um novo aplicativo de IA explicado semanalmente para seus e-mails!): https://www.louisbouchard.ai/newsletter/

Transcrição de vídeo

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se você acha que o progresso com armas

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acabou você não poderia estar mais errado

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aqui está a arma blob e este novo papel é

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uma incrível arma de bolhas permite

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manipulação irreal de imagens feitas super

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controlando facilmente todos os blobs simples

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essas pequenas bolhas representam um objeto

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e você pode movê-los e torná-los

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maior menor ou mesmo removê-los e

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terá o mesmo efeito no

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objeto que representa na imagem este

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é tão legal quanto os autores compartilharam em

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seus resultados, você pode até criar novos

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imagens duplicando blubs criando

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imagens não vistas no conjunto de dados como este

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quarto com dois ventiladores de teto me corrija se

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eu estou errado, mas eu acredito que é um dos se

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não é o primeiro jornal a fazer o

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modificação de imagens tão simples quanto

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movendo bolhas ao redor e permitindo

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edições que não foram vistas no treinamento

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conjunto de dados e você pode realmente brincar com

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esta em comparação com outras empresas que

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todos sabem que compartilharam são chamados publicamente

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e uma demonstração de colaboração que você pode experimentar imediatamente

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ainda mais emocionante é como o bloggian funciona

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no qual vamos mergulhar em alguns segundos

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publicar um excelente artigo como

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blobgun que os pesquisadores precisavam executar

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muitos experimentos em várias máquinas

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quem brincou com armas sabe quanto tempo

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e doloroso este processo pode ser positivo

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seu código está disponível no github e

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colaboração do Google, isso significa que o código deles

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para ser reproduzível, curiosamente, isso

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também é um ponto muito forte disso

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pesos e vieses do patrocinador do episódio

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pesos e preconceitos mudam minha vida como um

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pesquisador ele rastreia tudo que você precisa

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para que seu código seja reproduzível, o

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hiperparâmetros do github commit

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métricas de uso de hardware e o python

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versão te deixando sem dores de cabeça ok

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alguns ainda podem aparecer por causa de

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prazos ou bugs, mas nenhum de tentar

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para reproduzir experimentos pesos e

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preconceitos também é super útil quando

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compartilhando os resultados de sua experiência com

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seus colegas uma ótima ferramenta para isso é

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relatórios, eles podem atuar como painéis para

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supervisor pis ou gerentes para verificar como

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experimentação está indo significando mais

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tempo para pesquisa enquanto melhora seu

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a qualidade do feedback, por favor, não seja como

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a maioria dos pesquisadores que mantêm seu código

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segredo e tente usar pesos e vieses

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com o primeiro link abaixo

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agora vamos voltar para nossa arma de papel blub

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cena espacialmente desembaraçada

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representações o título diz ital

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blovkian usa bolhas para desembaraçar

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objetos em uma cena, o que significa que o

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modelo aprende a associar cada blob com

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um objeto específico na cena como um

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janela da cama ou ventilador de teto uma vez treinado

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você pode mover os blobs e objetos

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ao redor individualmente torná-los maiores ou

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menor duplicá-los ou até mesmo remover

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eles da foto, claro, o

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resultados não são totalmente realistas, mas

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como uma grande pessoa diria apenas imagine

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o potencial desta abordagem mais dois

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papéis abaixo da linha

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o que é ainda mais legal é que esse treinamento

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ocorre em um esquema não supervisionado este

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significa que você não precisa de cada

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exemplo de imagem para treiná-lo como você faria

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no aprendizado supervisionado um exemplo rápido

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é que o treinamento supervisionado exigirá

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você tenha todos os desejados

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manipulações em sua imagem que são definidas

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ensinar blobs a aprender aqueles

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transformações enquanto em não supervisionado

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aprendendo que você não precisa deste extenso

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dados e o modelo aprenderá a alcançar

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esta tarefa por si só associando blefes

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a objetos por conta própria sem explícito

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rótulos treinamos o modelo com um

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gerador e um discriminador em uma arma

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moda vou simplesmente fazer um rápido

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visão geral como eu cobri armas em

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inúmeros vídeos antes como sempre em armas

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a responsabilidade do discriminador é

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treine o gerador para criar realista

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imagens a parte mais importante do

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arquitetura é o gerador com o nosso

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blobs and a style gun 2 like decoder i

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também cobriu geradores baseados em armas de estilo

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em outros vídeos se você está curioso sobre

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como funciona, mas em resumo, primeiro

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criar nossos blobs isso é feito tomando

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ruído aleatório como na maioria dos geradores

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redes e mapeando-as em blobs usando

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uma primeira rede neural isso será

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aprendeu durante o treinamento, então você precisa

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faça o impossível pegue esse blob

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representação e criar uma imagem real

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fora disso é onde a magia gan

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acontece porque você ainda está ouvindo

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considere se inscrever no

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canal e curtir o vídeo significa um

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muito e apóia meu trabalho de graça também

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temos uma comunidade chamada aprender ai

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juntos no discord para aprender troca

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com outros entusiastas de IA, estou convencido

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você vai adorar lá e eu ficarei feliz

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para conhecê-lo

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precisamos de uma arma estelar como arquitetura para

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criar nossas imagens a partir dessas bolhas de

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curso adicionamos a arquitetura para levar

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os blobs que acabamos de criar como entradas

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em vez do ruído aleatório usual

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então viramos nosso modelo usando o

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discriminador para aprender a gerar

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imagens realistas assim que tivermos boas

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resultados suficientes significa que nosso modelo pode

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assumir a representação de blob em vez de

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ruído e gerar imagens, mas ainda

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tem um problema como podemos desemaranhar

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esses blobs e fazê-los combinar objetos

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bem, esta é a beleza do nosso

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abordagem não supervisionada, o modelo irá

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melhorar iterativamente e criar realistas

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resultados enquanto aprende a

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representam essas imagens na forma de um

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número fixo de blobs que você pode ver aqui

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como os blubs costumam ser usados para representar

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os mesmos objetos ou objetos muito semelhantes

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na cena aqui você também pode ver como

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as mesmas luvas são usadas para representar

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uma janela ou uma pintura que

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faz muito sentido da mesma forma que você pode

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veja que a luz é quase sempre

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representado no forte blub de forma semelhante

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você pode ver como os blubs são frequentemente

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representando as mesmas regiões do

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cena certamente leva você para o

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semelhanças de imagens no conjunto de dados

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usado para este experimento e pronto

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é como o blobgan aprende a manipular

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cenas usando um blob muito intuitivo

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representação estou animado para ver o

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realismo dos resultados melhoram mantendo uma

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abordagem semelhante usando tal técnica

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poderíamos criar aplicativos interativos simples

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para permitir que designers e qualquer pessoa

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manipular imagens facilmente, o que é bastante

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emocionante é claro que isso foi apenas um

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visão geral deste novo papel e eu

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recomendo vivamente a leitura do seu papel

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para uma melhor compreensão e muito

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mais detalhes sobre sua abordagem

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implementação e testes que eles fizeram como eu

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disse anteriormente no vídeo eles também

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compartilhou seu código publicamente e uma cor

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demo você pode experimentar imediatamente todos os

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os links estão na descrição abaixo

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obrigado por assistir até o final e

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vejo você na próxima semana com outro

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papel incrível

[Música]