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.
Нейросеть превращает рисунки в «настоящих» котов
Проект Edges2cats, в основе которого лежит нейронная сеть, превращает рисунки пользователей в изображения «реальных» котов. Иногда, правда, животные получаются весьма пугающими.
Совсем недавно разработчик Кристофер Гессе (Christopher Hesse) явил миру свое детище – проект Edges2cats. С помощью нейросети нарисованные коты превращаются в «реальных». В основе идеи находится система машинного обучения от Google, названная TensorFlow. Edges2cats разделен на два «поля». В первом пользователь рисует кота (или нечто, на него похожее), а во втором нейросеть старается сделать так, чтобы рисунок походил на реальное животное.
Нехитрая забава пришлась по душе пользователям Интернета. Они начали массово выкладывать своих новых питомцев в Twitter. В ряде случаев созданный нейронной сетью «образ» выглядел весьма реалистично, словно перед нами фотография реального живого существа. Некоторые пользователи постарались сделать котов милыми (иногда это даже получалось), но во многих случаях на свет появлялись настоящие монстры. Особенно пугающе выглядели эксперименты с многоглазыми котами: получились чудища, которых можно смело использовать в фильмах ужасов. Отметим, что система распознавания глаз вообще не всегда работает корректно, так что на некоторых картинках глаза у животных отсутствуют в принципе, а на других зрачок может находиться там, где должен быть нос.
Этот проект, кстати, не единственное творение Кристофера Гессе. Ранее разработчик уже представил проекты, позволяющие создавать сумки, дома и обувь. Правда, ни один из них не обрел такую популярность, как Edges2cats.
Ранее, напомним, сообщалось о разработке искусственной нейронной сети, которая может подобрать идеальный подарок для любого человека.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Состояние паралича, в которое впадают разные виды животных, хорошо известно и задокументировано. Обычно оно считается защитной реакцией в случае опасности, но никаких доказательств этому до сих пор нет. Особенно загадочным остается поведение обитателей океана, притворяющихся мертвыми. Ученые проверили существующие объяснения этого эффекта и сделали неожиданные выводы.
Крупнейшее в мире озеро, Каспийское море, давно теряет свой объем по разным причинам, специалисты указывают на перемены климата как глобального, так и регионального. Российские океанологи недавно обнаружили на севере Каспия новый остров, очередное подтверждение обмеления моря. Naked Science связался с учеными, открывшими участок суши, и выяснил подробности.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Состояние паралича, в которое впадают разные виды животных, хорошо известно и задокументировано. Обычно оно считается защитной реакцией в случае опасности, но никаких доказательств этому до сих пор нет. Особенно загадочным остается поведение обитателей океана, притворяющихся мертвыми. Ученые проверили существующие объяснения этого эффекта и сделали неожиданные выводы.
Выбросы углекислого газа, которые возникнут при сжигании доказанных запасов ископаемого топлива всего 200 компаний, будут настолько велики, что для их компенсации нужны новые леса в десятки миллионов квадратных километров. По крайней мере, так считают авторы новой научной работы. Однако исследование их предшественников ставит эти выводы под серьезное сомнение.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
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.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
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.
Понятно
Комментарии