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.
В НИУ ВШЭ разработали метод высококачественного редактирования изображений
Исследователи Центра ИИ НИУ ВШЭ, AIRI и Бременского университета разработали новый метод редактирования изображений на основе глубинного обучения — StyleFeatureEditor. Он позволяет точно воссоздавать мельчайшие детали изображения и сохранять их при редактировании. С его помощью пользователи смогут изменять цвет волос или выражение лица без потери качества изображения.
Результаты работы опубликованы на самой цитируемой конференции по компьютерному зрению CVPR 2024. Искусственный интеллект уже научился генерировать изображения и редактировать их. Это стало возможным благодаря генеративно-состязательным нейросетям (GANs — generative adversarial networks). Архитектура предполагает две независимые сети: генератор производит изображения, дискриминатор различает реальные и сгенерированные образцы, и они соревнуются друг с другом. Новым этапом в развитии генеративно-состязательных сетей стала модель StyleGAN. Она может генерировать изображения и изменять их отдельные части по запросу пользователя, но не умеет работать с реальными фото или картинками.
Исследователи Центра ИИ НИУ ВШЭ, AIRI и Бременского университета предложили способ быстро и качественно редактировать реальные изображения. Ученые создали метод (StyleFeatureEditor) с двумя модулями: первый воссоздает (реконструирует) исходное изображение, а второй редактирует эту реконструкцию. Результат работы модулей передается в StyleGAN в понятном для нейросети наборе внутренних представлений, из которых и создается редактированное изображение. При этом разработчикам удалось решить проблемы, которые возникали в предыдущих исследованиях: при небольшом наборе представлений нейросеть хорошо редактировала изображение, но теряла детали исходного изображения, а при большом наборе все детали сохранялись, но нейросеть не понимала, как их правильно преобразовать с учетом поставленной задачи.
Для решения этой проблемы исследователи предложили следующее: первый модуль ищет и большие, и маленькие представления, а второй учится редактировать большие на примере редактуры маленьких представлений. Однако, чтобы обучить эти модули правильно редактировать представления, нейросети нужны настоящие изображения и их отредактированные версии.
«Нам нужны были образцы, например одно и то же лицо с разной мимикой, прической, деталями. К сожалению, таких пар изображений не существует на данный момент. И мы придумали хитрость: с помощью метода, работающего с малыми представлениями, мы создали реконструкцию настоящего изображения и пример редактирования этой реконструкции. Несмотря на то что получились довольно простые примеры без деталей, модель четко поняла, как правильно совершать редактирования», — рассказывает один из авторов статьи, стажер-исследователь Центра глубинного обучения и байесовских методов Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ, младший научный сотрудник лаборатории Fusion Brain AIRI Денис Бобков.
Однако обучение только на сгенерированных (простых) примерах ведет к потере деталей при работе с реальными (сложными) изображениями. Чтобы этого не происходило, ученые добавили реальные изображения в обучающую выборку. И нейросеть училась воссоздавать их в деталях.
Таким образом, показав модели и как редактировать простые, и как воссоздавать сложные изображения, ученым удалось создать условия, при которых нейросеть научилась редактировать сложные изображения. В частности, разработанный подход справляется с добавлением новых элементов стиля, а также лучше сохраняет детали исходных изображений по сравнению с другими существующими методами.
В случае простой реконструкции (первый ряд) StyleFeatureEditor аккуратно воспроизвел шляпку, в то время как большинство других методов ее практически потеряло. Лучшее качество разработанный метод показал в случае добавления аксессуаров (третий ряд): большинство методов справились с добавлением очков, но только StyleFeatureEditor сохранил исходный цвет глаз.
«Благодаря технике обучения на сгенерированных данных, мы получили модель с хорошим качеством редактирования, а также быструю скорость работы за счет использования подхода с достаточно легковесными нейросетями. Фреймворку StyleFeatureEditor требуется всего 0,07 секунды на редактирование одного изображения», — говорит Айбек Аланов, заведующий Центром глубинного обучения и байесовских методов Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ, руководитель научной группы «Контролируемый генеративный ИИ» лаборатории Fusion Brain AIRI.
Исследование поддержано грантом для исследовательских центров в области искусственного интеллекта, предоставленным Аналитическим центром при Правительстве России. Результаты исследования будут представлены в докладе на ежегодной конференция по искусственному интеллекту и машинному обучению Fall into ML 2024, которая пройдет в НИУ ВШЭ 25-26 октября. На площадке Высшей школы экономики ведущие ученые в области искусственного интеллекта обсудят лучшие работы, опубликованные на конференциях А* в 2024 году — флагманских событиях этой области. Демо разработанного метода можно опробовать на HuggingFace, код — в Github репозитории.
Telegram 
Дзен 
VK Изучив поведение 69 видов птиц в разных областях Западных Гат (Индия), международная исследовательская группа наконец объяснила, почему территориальные и всеядные птицы чаще других поют по утрам.
Среди ныне живущих морских обитателей осталось всего несколько так называемых «живых» ископаемых вроде латимерии или мечехвоста. Остальных мы знаем по уцелевшим остаткам. Новый вид древней рыбы обнаружили палеонтологи в девонском песчанике Канадской Арктики. Судя по найденным зубам и челюстям, рыба была в разы меньше своих родственников, а значит, могла жить в реках, что необычно для этих существ.
Наблюдая ранние этапы рождения землеподобных миров, астрономы приблизились к решению «метрового барьера» — проблемы роста пылевых зерен до размеров, необходимых для формирования планет.
Изучив поведение 69 видов птиц в разных областях Западных Гат (Индия), международная исследовательская группа наконец объяснила, почему территориальные и всеядные птицы чаще других поют по утрам.
Среди ныне живущих морских обитателей осталось всего несколько так называемых «живых» ископаемых вроде латимерии или мечехвоста. Остальных мы знаем по уцелевшим остаткам. Новый вид древней рыбы обнаружили палеонтологи в девонском песчанике Канадской Арктики. Судя по найденным зубам и челюстям, рыба была в разы меньше своих родственников, а значит, могла жить в реках, что необычно для этих существ.
Наблюдая ранние этапы рождения землеподобных миров, астрономы приблизились к решению «метрового барьера» — проблемы роста пылевых зерен до размеров, необходимых для формирования планет.
Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.
Недавно вышел второй сезон сериала «Одни из нас» (TheLastofUs), созданного по сюжету популярнейшей видеоигры. Ученые Пермского Политеха решили разобраться, насколько реален сценарий грибной пандемии, превращающей людей зомби? Чем живет кордицепс и как он «ищет» своих жертв, действительно ли паразит способен эволюционировать настолько, чтобы поражать человеческий организм и подчинять себе его волю, был бы у людей шанс выжить, какие грибы уже поселились в наших телах и выручит ли нас иммунитет, сформированный тысячелетиями.
Казахстанский Алматы — город контрастов, где горы соседствуют с урбанистическими пейзажами, а бизнес-центры — с историческими кварталами. Неизменным остается одно — пробки. Ежедневно сюда приезжает более 700 тысяч автомобилей из пригородов, при этом в самом мегаполисе зарегистрировано порядка 600 тысяч транспортных средств. В результате по улицам ежедневно движется более миллиона транспортных средств.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно