摘要：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cdiv class=\"pgc-img\"\u003E\u003Cimg src=\"http:\u002F\u002Fp9.pstatp.com\u002Flarge\u002Fpgc-image\u002F5ddb75ad57bf46229083ad4547dc1107\" img_width=\"597\" img_height=\"310\" alt=\"英偉達GauGAN上線測試一個月，生成圖像超50萬張\" inline=\"0\"\u003E\u003Cp class=\"pgc-img-caption\"\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003C\u002Fdiv\u003E\u003Cp\u003EGauGAN是英偉達開發的“扭曲現實”的AI工具之一，英偉達曾開發了StyleGAN這樣的深度學習技術應用，可以生成完全不存在的逼真人臉圖像。”\u003C\u002Fp\u003E\u003Cdiv class=\"pgc-img\"\u003E\u003Cimg src=\"http:\u002F\u002Fp3.pstatp.com\u002Flarge\u002Fpgc-image\u002F8230872a956e48dcbc9e6463fa272a87\" img_width=\"800\" img_height=\"500\" alt=\"英偉達GauGAN上線測試一個月，生成圖像超50萬張\" inline=\"0\"\u003E\u003Cp class=\"pgc-img-caption\"\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003C\u002Fdiv\u003E\u003Cp\u003E新版GauGAN改進了英偉達去年推出的Pix2PixHD系統，該系統同樣能夠渲染合成圖像。

"\u003Cdiv\u003E\u003Cdiv class=\"pgc-img\"\u003E\u003Cimg src=\"http:\u002F\u002Fp1.pstatp.com\u002Flarge\u002Fpgc-image\u002Ff4ac401db23948cfadcf2ac5a658caee\" img_width=\"578\" img_height=\"433\" alt=\"英偉達GauGAN上線測試一個月，生成圖像超50萬張\" inline=\"0\"\u003E\u003Cp class=\"pgc-img-caption\"\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003C\u002Fdiv\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E【新智元導讀】\u003C\u002Fstrong\u003E能讓“草繪秒變風景畫”的英偉達黑科技GauGAN上線公測一個多月以來，生成的圖像數量已經突破50萬張！看來還真是隻要有了神筆，人人都想當馬良。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E今年3月，在加州聖何塞舉行的GPU技術大會（GTC）上，Nvidia揭開了GauGAN的面紗，這是一種生成對抗性AI系統，可以讓用戶創建實際並不存在的逼真風景圖像。\u003Cstrong\u003EGauGAN測試版在Playground平臺上發佈後的第一個月，就已經生成了50萬張圖片\u003C\u002Fstrong\u003E，包括電影、視頻遊戲等概念藝術領域均有應用。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E近日，爲了迎接本週在洛杉磯舉行的Siggraph計算機視覺會議，英偉達對GauGAN進行了更新，更新後的版本上線了新的過濾功能，可以疊加上傳照片的照明風格和樣式。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E“作爲研究圖像合成的研究人員，我們一直在尋求新技術來生成更高保真度和更高分辨率的圖像，”Nvidia研究員Ming-Yu Liu說。“這就是我們這個項目的最初目標。”\u003C\u002Fp\u003E\u003Cdiv class=\"pgc-img\"\u003E\u003Cimg src=\"http:\u002F\u002Fp3.pstatp.com\u002Flarge\u002Fpgc-image\u002F8230872a956e48dcbc9e6463fa272a87\" img_width=\"800\" img_height=\"500\" alt=\"英偉達GauGAN上線測試一個月，生成圖像超50萬張\" inline=\"0\"\u003E\u003Cp class=\"pgc-img-caption\"\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003C\u002Fdiv\u003E\u003Cp\u003E新版GauGAN改進了英偉達去年推出的Pix2PixHD系統，該系統同樣能夠渲染合成圖像。爲GauGAN提供支持的機器學習模型已經由Flickr上超過100萬張圖像訓練過，模型已經學習掌握了180多個目標之間的關係，包括雪地、樹木、水流、花草、灌木，丘陵和山脈等。比如，位於水面旁邊的樹木會產生反射，降水的形式和程度會根據畫中所描繪的季節而發生變化。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E用戶可以使用畫筆和漆桶工具，以及河流，草地，岩石和雲等功能標籤設計自己的景觀圖像，上述樣式轉移功能可以讓他們動態修改顏色和美感。（例如，圖像可以採用溫暖的夕陽光，或顯示城市天際線的冷光。）或者，他們可以上傳自己的風景圖像，GauGAN將其轉換爲分割圖，可以描述對象位置的地圖的細節，作爲進一步藝術加工的基礎。 \u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003ENvidia表示，GauGAN已經被一家醫療保健組織用於探索性治療工具使用，動畫建模師Colie Wertz也在使用GauGAN，他的作品包括《星球大戰》、《變形金剛》和《復仇者聯盟》等。“我們希望我們的研究可以產生更多影響，”劉說。“GauGAN爲人們創造了一個表達想象力和創造力的渠道，讓藝術家們更好地創作，更自由地發揮想象力。“\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EGauGAN AI模型的代碼是在今年早些時候在GitHub上開源的，Nvidia網站上提供了一個交互式演示。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cdiv class=\"pgc-img\"\u003E\u003Cimg src=\"http:\u002F\u002Fp9.pstatp.com\u002Flarge\u002Fpgc-image\u002F5ddb75ad57bf46229083ad4547dc1107\" img_width=\"597\" img_height=\"310\" alt=\"英偉達GauGAN上線測試一個月，生成圖像超50萬張\" inline=\"0\"\u003E\u003Cp class=\"pgc-img-caption\"\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003C\u002Fdiv\u003E\u003Cp\u003EGauGAN是英偉達開發的“扭曲現實”的AI工具之一，英偉達曾開發了StyleGAN這樣的深度學習技術應用，可以生成完全不存在的逼真人臉圖像。去年9月，英偉達研究人員在一篇論文中描述了一種能夠製作腦癌合成掃描的系統。12月，英偉達詳細介紹了一種能夠使用真實世界視頻創建虛擬環境的生成模型。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EGauGAN的首次亮相先於GANPaint Studio，這是一種公開的人工智能工具，可讓用戶上傳任何照片並編輯所描繪的建築物，植物羣和固定裝置的外觀。在其他地方，生成機器學習模型已被用於通過觀看YouTube剪輯，從自然語言標題創建圖像和故事板，以及使用包含人類語音的音頻剪輯來動畫和同步面部運動來生成逼真的視頻。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E原文鏈接：\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003Ehttps:\u002F\u002Fventurebeat.com\u002F2019\u002F07\u002F30\u002Fnvidias-gaugan-has-been-used-to-create-500000-images\u002F\u003C\u002Fp\u003E\u003C\u002Fdiv\u003E"'.slice(6, -6), groupId: '6720804992854278664