AI, 사랑스러운 고양이 사진 제작에 어려움을 겪음

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인공 지능 (AI)은 최근에 고양이 사진을 처음부터 생성하려고 시도했으며 그 결과는 고양이 천체였습니다.

이 특정 신경망 (인간의 두뇌 활동을 모델로 한 AI 유형)은 인간 얼굴의 놀랍도록 사실적인 원본 사진을 만들 수 있습니다. 실제로,이 사람들의 이미지는 인간 시청자가 실제 사람들의 사진과 구별하는 것이 거의 불가능했으며, AI의 프로그래머는 2018 년 12 월 사전 인쇄 저널 arXiv에 게시 된 연구에서보고했습니다.

그러나 고양이는 또 다른 이야기로 판명되었습니다. 완벽한 인간의 얼굴을 생성 한 동일한 알고리즘으로 머리 모양이 잘못된 고양이를 만들었습니다. 잘못된 수의 눈과 다리; 그리고 너무 길고, 짧고, 비정상적으로 썩거나 직사각형이며, 독특한 각도로 구부러진 몸.

소름 끼치는 고양이 사진을 제작 한 AI 엔진은 "생존 적대적 네트워크를위한 스타일 기반 생성기 아키텍처"또는 StyleGAN입니다. 두 모델이 동시에 작동하기 때문에 이와 같은 네트워크는 "적대적"이다. 하나는 이미지를 생성하고 다른 하나는 훈련 데이터 세트의 사진에 대한 결과를 평가하여 네트워크가 실수를 통해 학습하고 성능을 향상시킬 수 있다고 연구는 밝혔다.

AI가 실제와 같은 인간 이미지를 만들려면 먼저 기존 사진에서 사람의 얼굴 모양을 "학습"해야했습니다. 이 알고리즘은 얼굴 위치를 머리 위치와 같은 스타일 기능의 체크리스트로 분류했습니다. 성별; 피부색; 머리 짜임새와 스타일; 연구원들은 눈, 코, 입 모양을보고했습니다.

일단 StyleGAN이 인간의 감독없이 이러한 모든 요소를 ​​인식 할 수있게되면 완전히 사실적인 인간의 얼굴을 만들기 위해 독립적으로 조립하는 방법을 배웠습니다. 연구원은 인터뷰 요청을 거부했지만 2018 년 12 월 12 일 유튜브에 게시 된 비디오에서 프로세스를 설명했습니다.

그렇다면 StyleGAN이 사랑스럽고 사실적인 고양이 사진을 만들 수없는 이유는 무엇입니까? 신경망을 훈련 시키지만 신경망에 관여하지 않은 연구원 인 Janelle Shane은이 알고리즘은 작동해야하는 것에 최선을 다하고 있다고 설명했다. Live Science에 말했다.

Shane은 블로그 AI Weirdness에서 2 월 7 일 기괴한 고양이에 대해 썼습니다. 신체와 배경이 잘리고 머리 위치가 서로 비슷한 StyleGAN의 인간 얼굴 사진 데이터 세트와 달리 데이터 세트의 고양이 이미지는 크게 다릅니다. 이 컬렉션에는 다양한 배경과 다양한 배경으로 근접한 고양이 사진이 포함되어 있습니다. 일부 사진에는 고양이 한 마리가, 일부 고양이에는 여러 마리의 고양이가 포함되었고, 다른 고양이에게는 사람도 포함되었습니다.

"거꾸로 된 고양이가 있습니다. 공에 웅크 리고있는 고양이가 있습니다. 눈이 뜨고 눈을 감았습니다. 입력 데이터가 약간 시끄럽다는 것을 확실히 알 수 있습니다. 쉐인은 고양이의 사진이 아니다.

따라서 악명 높은 악몽 고양이와 비슷한 스타일간에 스타 일간을 너무 열심히하지 마십시오.

셰인은 "알고리즘이 더 많은 것을 배우게 될 것"이라고 덧붙였다.

StyleGAN의 사실적인 인간은 완벽한 반면, 신경망은 고양이를 조립하는 데 어려움을 겪었습니다. (이미지 크레디트 : Nvidia)

시각적 신호로 인해 StyleGAN은 실제 고양이의 모습을 배우기가 어려웠습니다. 신경망은 그들이 제공 한 정보에 대한 실제 상황을 가지고 있지 않습니다. 그들이 아는 것은 데이터 세트의 내용입니다. StyleGAN은 고양이의 털이나 고양이 귀 모양과 같은 소규모 세부 묘사와 질감을 정확하게 재현하기 위해 참조 사진에서 충분히 배웠습니다. 그러나이 프로그램은 고양이 전체를 모으는 데 어려움을 겪었다 고 셰인은 말했다.

"신경망은 고양이의 작동 원리를 이해하지 못합니다. 다리의 수를 이해하지 못합니다. 눈이 얼마나 많은지 또는 모든 해부학 적 구조가 어디로 가는지는 확실하지 않습니다."라고 그녀는 Live Science에 말했습니다.

개발 플랫폼 GitHub에서 StyleGAN의 혼란스러운 고양이 사진, 거의 완벽한 인간 이미지 및 기타 프로젝트 파일을 살펴보십시오.

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