Återgivning av objekt och redigering av digitala bilder kan ibland ta timmar, men ett team av forskare på MIT och IBM ser för att ändra det. De utbildade AI att generera fotografiska bilder från grunden och på ett intelligent sätt redigera enskilda objekt inom dessa bilder.
Först och främst kan denna uppfinning vara användbar för konstnärer och designers, men den ger också inblick i algoritmen för att studera sammanhanget för neurala nätverk, och teamet av författare hoppas använda detta verktyg för att identifiera falska eller förändrade bilder.
Verktyget, kallad GANpaint Studio, är för närvarande tillgängligt som en gratis demo. Istället för att manuellt lägga till det saknade trädet i bilden kan du berätta för AI var du tror att objektet ska vara, och det kommer att lägga till ett träd som matchar den stora bilden. Du kan också tvätta vissa föremål, till exempel avföring från en bild av ett kökinredning.
Medan processen med att utveckla verktyget fortsätter, men forskare hoppas att GANpaint Studio en dag kommer att kunna redigera även videoklipp. Om till exempel några viktiga rekvisita saknas i en viss scen, kan redaktörer lägga till dem senare med hjälp av artificiell intelligens.
I processen med att skapa GANpaint Studio blev forskarna förvånade över att upptäcka att systemet hade lärt sig enkla regler för förhållandet mellan objekt. Till exempel vet hon på något sätt att dörren inte är ansluten till himlen. Eftersom GANpaint Studio använder GAN, en samling neurala nätverk utformade för att konkurrera med varandra, måste AI använda sin interna "sunt förnuft" för att fatta beslut. Det beror till exempel på om ett moln dyker upp i gräset. Denna information kan hjälpa forskare att bättre förstå hur neurala nätverk lär sig kontext och vad vi uppfattar som sunt förnuft.
Medan den konstgjorda intelligensen i GANpaint Studio gör det enkelt att skapa falska bilder, kan det också hjälpa datavetare och programmerare att lära sig upptäcka dem. "Du måste studera din motståndare väl innan du kan försvara dig mot honom," sa Jun Yang Zhu, en av medförfattarna till artikeln GANpaint Studio. Forskare presenterar sitt arbete på en konferens nästa månad. Under tiden kan du testa deras uppfinning i praktiken.
Igor Abramov
