谷歌 AI 团队用 GAN 模型合成异形生物体
Python中文社区
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· 2020-11-25
Chimera Painter
画图工具,这是一种训练有素的机器学习(ML)模型,可以从用户提供的生物轮廓自动创建完全充实的渲染。作为一种演示应用程序,当用户单击“变换”按钮时,Chimera Painter
会将特征和纹理添加到按身体部位标签(例如“机翼”或“爪”)分割的生物轮廓。以下是使用带有预设生物轮廓之一的演示的示例。Chimera Painter
或使用提供的工具生成的图像,艺术家可以迭代地构建或修改生物轮廓,并使用ML模型生成逼真的表面纹理。在此示例中,艺术家(李·多森)(Lee Dotson)自定义了Chimera Painter
演示中预先加载的其中一种生物设计。Chimera Painter
背后创建ML模型时遇到的一些挑战,并演示了如何使用该工具来创建可用于视频游戏的资源。Chimera Painter中
。下面,我们显示了使用该模型生成的一些示例,包括单物种生物以及更复杂的多物种混合体。BoggleDog
)。Unreal Engine
虚幻引擎将其叠加在3D模型上-一组具有全彩色纹理(左下图),另一组包含每个身体部位(例如头,耳朵,脖子等),称为“细分地图”(如右下图所示)。在训练中将第二组身体细分部位提供给模型,以确保GAN了解到各种生物特定于身体部位的结构,形状,纹理和比例。Unreal Engine
虚幻引擎将3D生物模型放置在简单的3D场景中。然后,一组自动化脚本将采用此3D场景,并在每个3D生物模型的不同姿势,视点和缩放级别之间进行插值,从而创建全色图像和分割图,进而形成GAN的训练数据集。使用这种方法,他们为每个3D生物模型生成了10,000+张图像+分割对比图,与手动创建此类数据(每张图像大约20分钟)相比,为艺术家节省了数百万小时的时间。ImageNet
数据集中的数百万张照片进行了训练。从CNN的不同层提取特征,并对每个特征施加权重,这会影响特征对最终损耗值的贡献。他们发现这些权重对于确定最终生成的图像的外观至关重要。以下是来自GAN的一些示例,这些示例经过了不同的感知损失权重训练。Dino-Bat Chimeras
中使用不同的感知损失权重生成的图像Chimera Painter
演示中使用,允许艺术家迭代使用模型,而不必从头开始绘制数十种相似的生物。艺术家可以选择一个起点,然后调整生物零件的形状,类型或位置,从而可以快速探索并创建大量图像。该demo还允许上传在外部程序(例如Photoshop)中创建的生物轮廓。只需下载预设的生物轮廓之一以获得每个生物部分所需的颜色,并将其用作在一个Chimera Painter
外部绘制的模板,然后点击demo中的“加载”按钮使用该轮廓来生成。Chimera Painter
演示工具可以激发人们的艺术创作思路。我们用AI技术可以画什么?评论
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