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

02 Tháng Bảy 20182:31 SA(Xem: 16763)
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
06 Tháng Tư 2019
Công bố của MIT tiếp nối động thái của các viện giáo dục khác, như Đại học Stanford (Mỹ) và Oxford (Anh) nhằm ngừng tiếp nhận nguồn quỹ từ Huawei. Hồi tháng 08/2018, chính phủ Mỹ đã quyết định cấm các cơ quan chính quyền sử dụng trang thiết bị của Huawei và ZTE.
06 Tháng Tư 2019
Phía chính phủ Mỹ cho Huawei biết sẽ dùng những thông tin thu thập được trong các phiên toà sắp tới để chống lại họ, nói rằng thông tin được thu và chuyển về từ các phương pháp theo dõi điện tử hoặc tìm kiếm vật lý, nhưng lại không cho biết chi tiết bằng cách nào có được.
05 Tháng Tư 2019
Hồi năm 2016, một ý tưởng được đưa ra để kiểm soát những đoạn video clip tiêu cực, đó là vẫn để chúng tồn tại trên YouTube nhưng không hiển thị trên mục Recommend khi người xem truy cập vào trang web.
05 Tháng Tư 2019
Hàn Quốc và Hoa Kỳ đã tham gia vào một trận chiến khốc liệt để trở thành quốc gia đầu tiên cung cấp dịch vụ 5G thương mại.
05 Tháng Tư 2019
Dự kiến, tổng doanh thu của Samsung trong Q1/2019 đạt 52 nghìn tỷ won (45.7 tỷ USD), với lợi nhuận rơi vào khoảng 6.2 nghìn tỷ won (5.5 tỷ USD). Thời điểm đầu mỗi quý, Samsung thường công bố những con số của quý trước đó và đưa ra báo cáo chi tiết vào thời điểm cuối tháng đầu tiên của quý.
05 Tháng Tư 2019
Trước đây, khi xe vào chế độ tự lái trên đường cao tốc, trước khi muốn có tác động đến hệ thống lái nhằm thay đổi làn đường, hệ thống cần phải thông báo xem người lái có đồng ý hay không, nhưng hiện nay điều này sẽ không cần nữa, mọi thứ đều sẽ tự động.