these ai generated pokemon are strangely compelling 119766
Některé návrhy Pokémonů jsou nepříjemně blízké realitě (alespoň z bezpečné vzdálenosti)
Živě si pamatuji, jak se děti ve škole táhnou kolem plakátů původních 150 Pokémonů (některé byly dokonce laminované!), a když se série blíží k hranici 900 měsíců, mám pocit, že je ten správný čas vidět, jaké druhy Pokémonů mohou vybuchnout. z dobře vycvičené AI.
Jak je ukázáno v tomto experimentu z Max Woolf , který je datovým vědcem ve společnosti BuzzFeed, je možné vytvořit zábavné, zvláštní a děsivě přesné neurální kapesní monstra.
Přinutil jsem robota, aby se podíval na každého Pokémona, a řekl jsem mu, aby si vygeneroval svého. Zde jsou výsledky.
(toto není vtip, ve skutečnosti jsem to tak udělal) pic.twitter.com/MfJUWJHZoB
— Max Woolf (@minimaxir) 15. prosince 2021
K oddanému Pokémon fanouška, mnoho tvorů se okamžitě zaregistruje jako neznačkové, ale vsadím se, že bych mohl být s několika z nich oklamán v rychlém kvízu.
Poté, co se o umění na Twitteru a Redditu dostal velký zasloužený zájem, Woolf zveřejnil dva více dávky pokémonů generovaných AI a stojí za to si je zblízka prohlédnout:
Páni, tihle pokémoni vygenerovaní umělou inteligencí se vám všem opravdu líbí!
Jako poděkování za veškerou vaši podporu, co takhle DALŠÍ BONUSOVÁ DÁVKA?! pic.twitter.com/kM3Kc8bBe6
— Max Woolf (@minimaxir) 15. prosince 2021
Při psaní více o projektu na Redditu Woolf řekl, že AI zde použitá je vyladěná ruDALL-E na oficiálních obrázcích Pokémonů (tj ne VQGAN + CLIP nebo Wombo Dream). Umělá inteligence funguje tak, že generuje obrázky shora doprava v blocích 8×8. Vzorkuje další část poněkud náhodně, takže obraz je konzistentní a proces jemného ladění učí AI lépe rozpoznávat části Pokémona.
jak odstranit prvek z pole v javě
I když by bylo úžasné mít interaktivní demo (ne nepodobné snadno použitelnému Pokémon Fusion nástroj), jak to říká Woolf, není příliš přenosný/snadno se používá.
Téma generativní nepřátelské sítě přišel v následné konverzaci na Redditu, a on na to odpověděl byly pokusy trénovat GAN na Pokémonech, ale je velmi, velmi těžké získat koherentní výstup. (GAN vyžaduje velké množství normalizovaných vysoce kvalitních vstupních obrázků, což Pokémoni nejsou.) Možná to bude inspirací pro další experimenty!
Strojové učení o Pokémonech je hodně nad mou hlavu, ale fascinující, stejně. Obrázek v horní části tohoto článku ukazuje některé z mých oblíbených malých příšer, a ano, #2 nás obrací. #4 vypadá jako nějaké náhodné NFT a #8 je dost drahé na to, aby bylo skutečné.
Doufám, že se fanart co nejdříve vymkne kontrole.