Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Ученые придумали новые подходы для создания реалистичных картинок с помощью нейронных сетей
Команда российских ученых, работающих в МФТИ, Иннополисе и Сколково, совершила научный прорыв в области генеративного моделирования — создании новых изображений, похожих на настоящие фотографии или рисунки. Они разработали новый метод, который значительно ускоряет и упрощает процесс генерации в теории и на практике.
Их результаты опубликованы в материалах конференции NeurIPS 2024. Генеративное моделирование — это область искусственного интеллекта, занимающаяся созданием новых данных, подобных уже существующим. Это могут быть изображения, тексты, музыкальные произведения и многое другое. Генеративные модели находят применение в самых разных областях: от создания реалистичных изображений для игр и фильмов до разработки новых лекарств и материалов. Одна из ключевых технологий в этой области — сопоставление потоков (Flow Matching).
Сопоставление потоков нужно для того, чтобы плавно преобразовать одно распределение данных в другое. Например, превратить набор черно-белых изображений в набор цветных фото, на которых нарисовано то же самое. Сопоставление потоков похоже на создание «реки» или «потока», который течет из одного распределения в другое. Каждый элемент данных при таком подходе представляется собой как бы частичку, которая плывет по этому потоку, плавно изменяя свои свойства. Задача заключается в том, чтобы найти поток, который наилучшим образом преобразует исходные данные в целевые.
В ранних моделях, основанных на сопоставлении потоков, «река» часто имела извилистые русла, а «путешествие» частиц было долгим и сложным. Это приводило к замедлению процесса генерации новых данных. Поэтому ученые искали способы сделать траектории потока максимально прямыми.
Существующие подходы к выпрямлению траекторий имели свои недостатки. Некоторые методы были итеративными, то есть многократно повторяли процесс улучшения «прямоты», накапливая при этом ошибки. Другие методы основывались на упрощенных приближениях, которые не гарантировали нужного результата.
Новый метод оптимального сопоставления потоков, представленный на конференции NeurIPS 2024, решает эти проблемы. Авторы исследования разработали и теоретически обосновали новый подход, который позволяет вычислять поток с прямыми траекториями всего за одну минимизацию функции потерь, используя для этого векторные поля, параметризованные выпуклыми функциями. Вместо того, чтобы позволять точкам блуждать по всем возможным путям, новый подход оптимального сопоставления потоков использует особые «векторные поля», которые задают прямые траектории движения.
Это подобно тому, как строители прокладывают прямую дорогу между двумя пунктами, не допуская изгибов. Эти векторные поля математически связаны с градиентами выпуклых функций , которые задают «инструкции» для движения точек по прямым путям. Это позволяет получить поток с прямыми траекториями и, следовательно, генерировать новые данные намного быстрее и эффективнее, чем с помощью предыдущих методов. Разработанный авторами алгоритм не требует многократных итераций и сложных приближений, что значительно упрощает процесс и повышает точность.
В своем исследовании ученые продемонстрировали валидность доказанной теории и эффективность предложенного ими метода на различных задачах, начиная от простых двумерных примеров и заканчивая довольно сложными задачами перевода изображений.
Новый подход показал лучшие результаты, чем существующие методы, значительно уменьшив погрешность и ускорив генерацию реалистичных изображений.
«Наш подход может быть эффективно использован для решения различных задач, связанных с созданием новых наборов данных и их преобразованием. Например, для создания реалистичных изображений человеческих лиц, превращения эскизов в фотореалистичные картинки, генерации новых текстур и для восстановления ранее поврежденных изображений» — рассказал Александр Гасников, заведующий лабораторией математических методов оптимизации МФТИ.
Разработка нового алгоритма открывает новые возможности для исследований в области генеративного моделирования. Ученые планируют изучить применение его к еще более сложным задачам, а также улучшить сам алгоритм для повышения его скорости и универсальности. Их исследование обещает ускорить развитие технологий, связанных с созданием и преобразованием данных, открывая новые возможности для различных областей науки и техники.
Команда американских астрономов изучила околоземный астероид 2024 PT5, который почти на два месяца стал временным спутником нашей планеты, и установила его природу. Похоже, он представляет собой отколовшуюся лунную породу. По мнению авторов новой научной работы, в космосе дрейфует скрытая популяция таких объектов, все они ожидают своего открытия.
В сказках действие происходит в вымышленном мире, который во многом устроен не так, как настоящий. Ученые из Нидерландов выяснили, риск каких болезней был бы высоким у принцесс из мультфильмов Disney в реальной жизни.
Видеонаблюдение сегодня стало практически повсеместным. Мы попадаем в объективы камер на улице и в разных общественных местах, на работе и даже дома, когда находимся перед ноутбуком. Из примеров в научной литературе известно, что когда люди знают о наблюдении, это меняет их сознательное поведение. Новый эксперимент показал, что видеослежение способно также вызывать у человека непроизвольные, то есть неосознаваемые реакции, влиять на восприятие окружающего, а значит, и на психическое состояние.
С какого возраста зооврачи считают собак престарелыми? Это недавно выяснили исследователи из Великобритании и Венгрии, проанализировав карты пациентов ветеринарных клиник. Также ученые установили, от каких проблем со здоровьем чаще страдают пожилые питомцы.
Человек и животные осваивают навыки, обучаясь на собственном опыте. Однако ученым из США удалось без явного обучения и физических манипуляций внести в мозг шаблон активности. Это позволило людям усвоить информацию и заставило по-другому воспринимать визуальные образы.
Солнечной системе уже 4,6 миллиарда лет, и нынешнее расположение планет выдает ее явно динамичное прошлое: что-то заставляло миры смещаться. Недавнее открытие первых известных науке межзвездных объектов навело астрономов на мысль, что такой объект мог навестить наше космическое семейство в далеком прошлом и именно это создало ту картину, которую наблюдаем сейчас.
Обсерватории постоянно улавливают «мигающие» радиосигналы из глубин Вселенной. Чаще всего их источниками оказываются нейтронные звезды, которые за это и назвали пульсарами. Но к недавно обнаруженному источнику GLEAM-X J0704-37 они, по мнению астрономов, отношения не имеют.
Многие одинокие люди считают, что окружающие не разделяют их взглядов. Психологи из США решили проверить, так ли это на самом деле, и обнаружили общую особенность у людей с недостаточным количеством социальных связей.
Американская лунная программа «Артемида» предусматривает экспедиции длительностью от нескольких дней до долгих недель и даже месяцев, но луномобиля для передвижения экипажа по поверхности спутника Земли на сегодня нет. Поэтому космическое агентство США продумывает план действий на случай, если астронавты окажутся далеко от базы и кто-то из них внезапно не сможет идти самостоятельно.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии