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

02 Tháng Bảy 20182:31 SA(Xem: 16581)
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
21 Tháng Mười 2019
Khoảng cuối tháng 10/2019, theo báo cáo của hãng nghiên cứu Temasek, Châu Á có thể vượt Bắc Mỹ trở thành trung tâm vốn đầu tư mạo hiểm thế giới vào năm 2020.
21 Tháng Mười 2019
Khoảng cuối tháng 10/2019, Boeing tiếp tục hứng chịu khủng hoảng sau khi trang Reuters công bố loạt tin nhắn nội bộ.
21 Tháng Mười 2019
Khoảng cuối tháng 10/2019, Quantum Stealth được phát triển bởi Hyperstealth (một công ty chuyên nghiên cứu chế tạo các giải pháp ngụy trang có trụ sở tại Canada) là công nghệ giúp cho khái niệm viễn tưởng "áo tàng hình" hay "người tàng hình" trở nên gần gũi hơn bao giờ hết.
21 Tháng Mười 2019
Khoảng giữa tháng 10/2019, các nhà phát triển trình duyệt tại Mozilla đang làm việc để tạo ra tính năng tự động dịch thuật nội dung trang web tiếng nước ngoài, giống hệt như những gì Google Chrome đang làm.
21 Tháng Mười 2019
Một dự báo của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) được hãng tin Bloomberg trích dẫn nói rằng đến năm 2024, nhóm 20 nền kinh tế đóng góp nhiều nhất trong tăng trưởng kinh tế toàn cầu sẽ có thay đổi.
21 Tháng Mười 2019
Theo Brightside, rất nhiều công ty thích in hình trên bao bì, hàm ý nói rằng nước quý vị mua đến từ một dòng suối hay thác nước đẹp và trong vắt như tranh vẽ. Nhưng sự thật là không ít lần nước đóng chai quý vị mua thực sự chỉ là nước máy được cho vào chai nhựa, giống hệt với nước lấy từ vòi ở nhà. Điều khác biệt duy nhất là chiến dịch tiếp thị trị giá hàng triệu USD đằng sau nó.