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

02 Tháng Bảy 20182:31 SA(Xem: 16640)
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 Tám 2019
Tại sao bầu trời gần Antares và Rho Ophiuchi lại bụi bặm nhưng đầy màu sắc như vậy?
27 Tháng Tám 2019
Khoảng cuối tháng 08/2019, Trung Quốc áp thuế lên hàng nhập khẩu từ Mỹ, tổng thống Trump ngay lập tức đã phản pháo bằng việc đánh thuế lên 500 triệu USD mặt hàng tiêu dùng nhập khẩu từ Trung Quốc.
27 Tháng Tám 2019
SC-1 Sociable Cart là sản phẩm hợp tác mới giữa Sony và Yamaha, một chiếc xe tự lái nhỏ nhắn 5 chỗ ngồi phục vụ cho việc đi lại trong các khu vực nội bộ như công viên giải trí, sân goll hay các trung tâm thương mại lớn.
27 Tháng Tám 2019
Cảm biến định vị là thứ được trang bị trên hầu hết các phương tiện mới được bán ra ở Châu Âu và được sử dụng trong quá trình điều tra cũng như đưa ra thông báo khẩn cấp sau khi không may xảy ra tai nạn.
26 Tháng Tám 2019
Mất nước là một nguyên nhân dễ thấy gây suy giảm hiệu suất làm việc. Nó có thể vắt kiệt sức của một vận động viên, làm nhụt sức bền thi đấu. Và không chỉ riêng những vận động viên, ngay cả người bình thường cũng sẽ phải chịu những hậu quả đáng kể từ việc mất nước.
26 Tháng Tám 2019
Trớ trêu thay, tương lai của nhân loại hiện đang phụ thuộc vào sự tồn vong của những giống loài khác. Nghiên cứu của Liên hiệp quốc cho thấy, khoảng 80% số động vật hoang dã và loài thủy sản có vú cùng 50% loài thực vật đã biến mất trên thế giới chỉ vì con người kể từ khi văn minh nhân loại được hình thành.