H
haberci
Makine öğrenmesi çabucak her sahada kullanılabilecek bir teknoloji ve bu yüzden de derhal her ortamda makine öğrenmesi çalışmaları yapılıyor. Kabataslak çizimlerden bir tablo mu oluşturulacak? Bunun için bir yapay zeka var. Metal albümü mü yapacaksınız? Bunun için de bir yapay zeka bulunuyor. Arkadaşınızın fotoğrafını alıp, garip garip yüz sözlerine girdiği bir medya mu çekmek istiyorsunuz? Artık bunun için de makine öğrenmesi kullanılabiliyor.
Samsung Yapay Zeka Merkezi tarafından yayımlanan bir makalede mekan alan model, kaynaktaki yüzün işaret noktalarını gaye yüze aktarmanın yeni bir yolunu kullanıyor. Sonuç olarak maksat yüz, kaynak yüze dönüşürken istenilen hareketi de yapıyor.
Bu sistem aslında çok da yeni bir formül değil ve yapay zeka yerküresinde yapay imaj tasarrufu hem üzerinde çalışılan hem de sıkça tartışılan bir bahis. Bir kişinin hareketlerini, bir görüntüde farklı birinin hareketleri haline getirmek mümkün. Bu modellerin büyük kısmı için yüksek ölçüde done gerekiyor.
Samsung araştırmacıları ise sadece tek bir kareyi kullanarak bu süreci gerçekleştirebilen bir sistemi ortaya çıkardı. Sistem elbette ne kadar çok imaj toplarsa o kadar başarılı oluyor. Yeniden de tek bir kare fotoğraf bile sistemin çalışması için kâfi. Bu da tabloların da hayata gelebilmesini sağlıyor.
Sistem, GAN ismi verilen sistemi kullanıyor. Bu sistemde iki model birbirine karşı savaş ediyor. Modellerden biri geçersiz imgeyi üretmeye çalışırken gayrısı de geçersiz modeli tespit etmeye çalışıyor. Sonuçlar, pratiğin yaratıcılarının ne kadar gerçekçilik seviyesine ulaşmak istediğine nazaran değişiyor.
Araştırmacılar, imajların gerçekçilik kalitesinin ve uydurma olduklarının ne kadar belirli olduğunun değişkenlik gösterdiğini söylüyor. Örneğin bir kişinin imgesi pikselleşmiş ya da bir halde deforme olmuşsa o deformasyon ortaya çıkan modelde de var olmaya devam ediyor. Uydurma imajları malûm eden detaylar bu modellerde de ayan beyan ortada bulunuyor.
Tekrar de yapay zekanın yapabildiği şey epeyce inanılmaz. Yapay zeka şu anda üst vücut ve yüz için kullanılabiliyor. Yani Mona Lisa’ya Ankara’nın Bağları söyletmek mümkün gelgelelim misket oynayamıyor, en azından şimdi. Sistemin nasıl çalıştığını ise aşağıdaki medyada görebilirsiniz.
Samsung Yapay Zeka Merkezi tarafından yayımlanan bir makalede mekan alan model, kaynaktaki yüzün işaret noktalarını gaye yüze aktarmanın yeni bir yolunu kullanıyor. Sonuç olarak maksat yüz, kaynak yüze dönüşürken istenilen hareketi de yapıyor.
Bu sistem aslında çok da yeni bir formül değil ve yapay zeka yerküresinde yapay imaj tasarrufu hem üzerinde çalışılan hem de sıkça tartışılan bir bahis. Bir kişinin hareketlerini, bir görüntüde farklı birinin hareketleri haline getirmek mümkün. Bu modellerin büyük kısmı için yüksek ölçüde done gerekiyor.
Samsung araştırmacıları ise sadece tek bir kareyi kullanarak bu süreci gerçekleştirebilen bir sistemi ortaya çıkardı. Sistem elbette ne kadar çok imaj toplarsa o kadar başarılı oluyor. Yeniden de tek bir kare fotoğraf bile sistemin çalışması için kâfi. Bu da tabloların da hayata gelebilmesini sağlıyor.
Sistem, GAN ismi verilen sistemi kullanıyor. Bu sistemde iki model birbirine karşı savaş ediyor. Modellerden biri geçersiz imgeyi üretmeye çalışırken gayrısı de geçersiz modeli tespit etmeye çalışıyor. Sonuçlar, pratiğin yaratıcılarının ne kadar gerçekçilik seviyesine ulaşmak istediğine nazaran değişiyor.
Araştırmacılar, imajların gerçekçilik kalitesinin ve uydurma olduklarının ne kadar belirli olduğunun değişkenlik gösterdiğini söylüyor. Örneğin bir kişinin imgesi pikselleşmiş ya da bir halde deforme olmuşsa o deformasyon ortaya çıkan modelde de var olmaya devam ediyor. Uydurma imajları malûm eden detaylar bu modellerde de ayan beyan ortada bulunuyor.
Tekrar de yapay zekanın yapabildiği şey epeyce inanılmaz. Yapay zeka şu anda üst vücut ve yüz için kullanılabiliyor. Yani Mona Lisa’ya Ankara’nın Bağları söyletmek mümkün gelgelelim misket oynayamıyor, en azından şimdi. Sistemin nasıl çalıştığını ise aşağıdaki medyada görebilirsiniz.
