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

02 Tháng Bảy 20182:31 SA(Xem: 16612)
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 Chín 2019
Lấy cảm hứng từ các tấm pin năng lượng Mặt Trời siêu mỏng mới được phát triển dành cho vệ tinh, Toyota đã triển khai một dự án thử nghiệm công nghệ mới lên chiếc xe điện Prius với hy vọng vào một ngày không xa trong tương lai, người dùng có thể đi mãi trên chiếc xe của họ mà không cần phải dừng lại để tiếp nhiên liệu hay sạc điện.
26 Tháng Chín 2019
Trung Quốc ngày nay đã có thể tự mình đạt được thành quả cao trong sản xuất điện hạt nhân, đưa người lên vũ trụ hay dẫn đầu trong nhiều lĩnh vực liên quan tới trí tuệ nhân tạo. Nhưng khi nói đến sản xuất chất bán dẫn, họ vẫn bị tụt lại phía sau và buộc phải chi ngày càng nhiều hơn cho việc nhập khẩu chip cho các thiết bị điện tử, PC và cả thiết bị quân sự.
26 Tháng Chín 2019
Khoảng cuối tháng 09/2019, theo Kapersky, công cụ gián điệp Dtrack được cho là do nhóm hacker Lazarus tạo nên, đang được dùng để tải tập tin đến hệ thống của các nạn nhân, lưu lại thông tin gõ phím và thực hiện nhiều thao tác khác dưới dạng chương trình điều khiển từ xa có chứa mã độc.
26 Tháng Chín 2019
Không thể hấp thụ đủ lượng axit béo omega-3 sẽ gây ra nhiều hậu quả đáng sợ, bao gồm nguy cơ mắc trầm cảm, ADHD và cả chứng mất trí nhớ.
26 Tháng Chín 2019
Khoảng cuối tháng 09/2019, theo TrendForce, Hàn Quốc đang chiếm giữ lĩnh vực chip DRAM với ba cái tên Samsung, SK Hynix và Micron chiếm 94.9% toàn bộ thị trường. Nhưng tình hình có thể sẽ sớm bị thay đổi khi Trung Quốc, cụ thể hơn là ChangXin Memory Technologies đã bắt đầu quá trình đầu tư 21.1 tỷ USD để sản xuất chip RAM.
26 Tháng Chín 2019
Con người dành 1/3 cuộc đời để ngủ, nhưng giấc ngủ vẫn còn nhiều bí ẩn chưa được chúng ta khám phá. Nên sẽ có không ít những lầm tưởng mà chúng ta thường vẫn nghĩ là đúng nhưng thật ra lại gây hại cho cơ thể rất nhiều.