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

02 Tháng Bảy 20182:31 SA(Xem: 16667)
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
30 Tháng Bảy 2019
Tính đến tháng 07/2019, nhiều nhà sản xuất smartphone muốn thoát khỏi thẻ SIM vật lý. Đây là một trong những phần khó khăn nhất khi thiết kế điện thoại vì chúng cần một loại khe hoặc ngăn kéo để đặt SIM vào, chiếm không gian và cũng là điểm dễ bị nước hoặc bụi bẩn xâm nhập.
30 Tháng Bảy 2019
Khoảng cuối tháng 07/2019, Bộ trưởng Ngân khố Australia cho rằng Google và Facebok cần có trách nhiệm và các hoạt động của họ cần minh bạch hơn. Không có lựa chọn nào khác ngoài việc đưa ra một chế độ pháp lý và lập pháp phù hợp hơn để bảo vệ quyền riêng tư của công chúng.
29 Tháng Bảy 2019
Từng là niềm tự hào của giới start-up Trung Quốc, khi mới IPO đã trở thành những chú kỳ lân, nhưng hiện nay các công ty lại gặp muôn vàn khó khăn khi tiếp tục phát triển trong một thị trường cạnh tranh đầy khốc liệt.
29 Tháng Bảy 2019
Khoảng cuối tháng 07/2019, Tổng thống Donald Trump cập nhật Twitter: “Nếu bất kỳ ai đánh thuế họ, đó nên là quê hương của họ, nước Mỹ. Chúng tôi sẽ sớm công bố hành động đáp lại sự dại dột của Macron. Tôi luôn nói rằng rượu Mỹ tốt hơn rượu Pháp nhiều”.
29 Tháng Bảy 2019
Startup, chính phủ và nhiều tổ chức đang chạy đua chống lại deepfake giữa nỗi lo ảnh và video làm giả sẽ bị lợi dụng để tạo ra mâu thuẫn trước cuộc bầu cử Tổng thống Mỹ 2020.
29 Tháng Bảy 2019
Dù việc xác thực dựa trên nhiều yếu tố, theo một số chuyên gia làm việc tại các công ty trí tuệ nhân tạo Trung Quốc, những hệ thống giám sát mới nhất có khả năng nhận diện khá chính xác. Quan điểm của họ được đưa ra dựa trên các nghiên cứu mới về kỹ thuật giám sát nằm ngoài hệ thống nhận diện gương mặt. Chúng bao gồm xác định gương mặt lộ một phần, dáng đi và các đặc điểm cơ thể khác biệt. Nhận diện gương mặt là công nghệ đang được trọng dụng nhưng cũng thu hút không ít ý kiến trái chiều. Hồi tháng 05/2019, thành phố Oakland của Mỹ cấm sử dụng phần mềm nhận diện gương mặt vì lo ngại nó cho kết quả sai.