AI Của Google Có Thể Tạo Ra Hình Ảnh 3D Từ 2D

02 Tháng Bảy 20182:31 SA(Xem: 16573)
AI Của Google Có Thể Tạo Ra Hình Ảnh 3D Từ 2D
AI Của Google Có Thể Tạo Ra Hình Ảnh 3D Từ 2D

Khoảng đầu tháng 07/2018, các nhà khoa học tại DeepMind đã phát triển Generative Query Network – mạng neural network được thiết kế để dạy AI cách tưởng tượng ra đồ vật sẽ trông như thế nào từ một phía khác. DeepMind đã phát triển một hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể kết xuất được toàn cảnh 3D chỉ nhờ vào những hình ảnh 2D.

 

Các nhà nghiên cứu AI xuất sắc nhất đang nỗ lực để dạy cho máy móc cách nhận thức được như con người. Thay vì nhìn ngắm thế giới qua những điểm ảnh, chúng ta quan sát môi trường xung quanh rồi tự đưa ra các giả định. Chẳng hạn như nếu thấy được ngực của một người, ta sẽ tự cho rằng họ cũng sẽ có lưng dù không nhìn thấy phần cơ thể đó ở góc nhìn của mình. Hoặc nếu chơi ú òa với một đứa trẻ, nó biết rằng mặt chúng ta vẫn ở đó kể cả khi ta đã lấy tay che mặt. Về cơ bản, đây là điều mà đội ngũ nhân viên ở DeepMind đã dạy cho AI của họ: huấn luyện cho một hệ thống trí thông minh nhân tạo đoán hình dáng của đồ đạc, cảnh vật ở khía cạnh mà nó chưa được nhìn thấy.

 

Các nhà khoa học tại DeepMind đã phát triển ra Generative Query Network – mạng neural network được thiết kế để dạy AI cách tưởng tượng ra đồ vật sẽ trông như thế nào từ một phía khác. AI sẽ phân tích hình ảnh 2D rồi tự vẽ lại ở góc còn lại chưa được nhìn thấy. Đáng chú ý là trí thông minh nhân tạo của DeepMind không hề sử dụng các dữ liệu nhập hay kho kiến thức nào. Nó chỉ xem qua ít nhất 3 tấm hình rồi ngay lập tức dự đoán phiên bản 3D.

 

Để dễ hình dung, có thể tưởng tượng quá trình như việc chụp ảnh một khối rubic rồi yêu cầu AI tái tạo lại tấm hình từ một góc độ khác. Các yếu tố như ánh sáng hay đổ bóng sẽ thay đổi, cũng như các đường thẳng của khối rubic. Nhờ sử dụng GQN, AI phải tự hình dung ra khối hộp sẽ như thế nào ở các mặt còn lại để có thể kết xuất ra hình ảnh cần thiết.

 

Các nhà nghiên cứu đang muốn AI có khả năng nhận thức được toàn bộ khung cảnh mà không cần sự giám sát của con người. Hiện dự án của DeepMind vẫn chưa được luyện tập với hình ảnh của thế giới thật, nên bước tiếp theo sẽ là render lại danh lam thắng cảnh đời thật từ ảnh. Trong tương lai, hệ thống sử dụng GQN của Deepmind được kỳ vọng có thể tạo ra cảnh 3D cực chuẩn xác mà chỉ sử dụng ảnh 2D.

525Vote
41Vote
35Vote
27Vote
16Vote
3.744
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
27 Tháng Mười 2019
Phó đô đốc Alexander Moiseyev cho biết, một cuộc thám hiểm vào tháng 8 và tháng 9 năm 2019 đã lập biểu đồ cho các hòn đảo mới vẫn chưa được đặt tên bởi trước đây chúng bị ẩn giấu dưới sông băng, người đứng đầu hạm đội phía bắc và đoàn thám hiểm.
26 Tháng Mười 2019
Hơn nữa, với việc cắt giảm triển vọng lợi nhuận đến năm 2020, Nokia cho biết sẽ dừng việc chia cổ tức trong 6 tháng tiếp theo.
26 Tháng Mười 2019
Công nghệ cấy ghép thần kinh sử dụng chất liệu sợi platinum mỏng có tính đàn hồi sẽ có thể giúp rất nhiều bệnh nhân có thể khôi phục thính lực hiệu quả hơn nhiều so với các phương pháp phẫu thuật, cấy ghép truyền thống.
26 Tháng Mười 2019
Bộ trưởng Bộ Thương mại Nhật Bản Isshu Sugawara từ chức vì cáo buộc nói rằng văn phòng của ông đã viếng tiền mặt và tặng quà cho người ủng hộ - một hành động vi phạm luật bầu cử của Nhật.
26 Tháng Mười 2019
Ngân hàng Trung ương Indonesia (Bank of Indonesia) tiến hành đợt cắt giảm lãi suất thứ tư liên tiếp trong vòng chỉ 4 tháng, trong bối cảnh triển vọng tăng trưởng kinh tế toàn cầu yếu đi, đồng thời cho biết bất kỳ động chính sách thái tiếp theo nào cũng sẽ tùy thuộc vào các dữ liệu kinh tế.
26 Tháng Mười 2019
Trong những ngôi nhà trên khắp thủ đô Nepal, những sản phẩm tái chế như chiếc chậu cho đến đèn đều có thể làm từ rác thải thu gom trên đỉnh Everest. Việc này ngày một phổ biến khi các nhà chức trách và doanh nghiệp loay hoay tìm cách khắc phục thiệt hại môi trường do việc thương mại hóa hoạt động leo núi gây ra.