Google团队预先透过数千张生物图像与符号内容,让电脑学习识别种种生物特征,(其中包罗眼睛)、毛发、(肢体)、《爪》、角、(牙齿)等部位细节,让使用者能快速透过微软小画家般的介面,配合点选各部位选项与浅易笔画,即可快速缔造种种理想生物。
更快打造一系列理想生物卡牌犹如NVIDIA提出的GauGAN研究工具,让使用者能透过浅易笔<画快>速确立庞大靠山影像,Google提出的「理想生物绘图器 (Chimera Painter)」也接纳相同原理,透过GAN天生匹敌网路运算方式,让使用者能透过浅易笔画快速缔造种种理想生物。
在「理想生物绘图器」里,Google团队预先透过数千张生物图像与符号内容,让电脑学习识别种种生物特征,(其中包罗眼睛)、毛发、(肢体)、《爪》、角、(牙齿)等部位细节,让使用者能快速透过微软小画家般的介面,配合点选各部位选项与浅易笔画,即可快速缔造种种理想生物。
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由于学习大量真实生物特征,因此系统会针对使用者绘制内容举行调整,过程中也会检视绘制内容是否合理,借此让绘制天生图像更合乎生物外貌。透过这样的方式,将有利创作者更快设计生物角色,例如可以应用在游戏、动画,或是特定创作应用。
先前NVIDIA提出的GauGAN研究工具中,则是让电脑系统遵照真实物理显示与光影效果泛起调换后的情景内容,例如从原本油绿草地情景调换成冰天雪地场景,场景中的树木就会以枯树形式泛起。凭据NVIDIA的说法,系统之所以可以准确反映这样的」自然」征象,实在也是基于连续学习『各个影像内容所泛』起效果,<因此可以学习认知冰>天雪地的场景应该只会泛起枯树,而不会有树叶茂密场景。
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