Санкт-Петербург
Подробная информация напрямую от 100+ приедприятий СПБ

Создание изображений техническими методами

Просмотры: 132, Понравилось: 0
Главное изображение

В этом нет никаких сомнений – мы живем в визуальный век. Это означает, что если у вас нет стратегии создания визуального контента, вы теряете свою аудиторию. Статистика это доказывает:

Если создание визуальных элементов является необходимой работой, вам понадобится некоторая помощь. Это означает, что вы можете использовать визуальные эффекты, чтобы привлечь внимание посетителей, не подрывая свой бюджет, а также получить преимущества и улучшить продажи. Сегодня создание изображений может быть выполнено при помощи разнообразного программного обеспечения, которое имеет собственные особенности при использовании.

Особенности генерации изображений нейросетью

DRAW - это нейросетевая архитектура для генерации изображений. Рисованные сети объединяют новый механизм пространственного внимания, имитирующий эффект человеческого глаза, с последовательной вариационной структурой автоматического кодирования, которая позволяет итеративно строить сложные изображения. Система существенно улучшает современное состояние генеративных моделей на MNIST, и при обучении на наборе данных, она генерирует изображения, которые нельзя отличить от реальных данных невооруженным глазом.

Ядром архитектуры DRAW является пара рекуррентных нейронных сетей: кодирующая сеть, в необходимой степени сжимающая реальные изображения, представленные во время обучения, и декодер, который восстанавливает изображения после получения кодов. Комбинированная система обучается сквозному градиентному спуску, где функция потерь является вариационной верхней границей логарифмической вероятности данных.

Как работает архитектура

Генерация изображений нейросетью DRAW Network аналогична другим вариационным автокодерам, она содержит сеть кодировщиков, которая определяет распределение по латентным кодам, захватывающим важную информацию о входных данных, а сеть декодеров получает образцы из распределения кода и использует их для определения своего собственного распределения по изображениям.

3 ключевые отличия между DRAW и Auto-Encoders

Оба, кодер и декодер являются рекуррентными сетями в системе DRAW. Выходные данные декодера последовательно прибавляются к распределению для того, чтобы генерировать данные, вместо того, чтобы генерировать это распределение в один шаг. Динамически обновляемая система внимания применяется для ограничения входной области, наблюдаемой кодировщиком, так и выходной области, модифицированной декодером. В таком случае сеть решает на каждом временном шаге "где читать" и "где писать", а также "что писать". Генерация изображения сегодня выполняется для различного контента, потому как имеет массу преимуществ при использовании.

Гость
Ваше фото
Рекомендуем вам прочесть