Muat turun Permainan Penuh
Main percuma dengan pautan terus untuk Windows PC. ialah kursus yang membolehkan anda memilikinya berubah menjadi gambar dengan baik
Genre: Simulasi
Penerangan:Seperti dalam , sangat mudah untuk menggunakan pix2pix - anda hanya mereka bentuk wajah seperti manusia dalam medan yang tinggal, kemudian klik 'Proses' untuk menentukan perkara yang dicipta menggunakan keajaiban sihir dan pengiraan teknikal yang lain. Anda tidak perlu menjadi seorang artis untuk berseronok menggunakan Penjana Foto pix2pix, walaupun deskriptif yang anda cipta lukisan anda, semakin besar kemungkinan lukisan itu akan menjadi sesuatu yang menyerupai individu tulen. Keseronokan sebenar berasal daripada mencari apa yang mencacatkan raksasa untuk mencipta dan bermain-main dengan pelbagai jenis lakaran.
Pix2pix ialah kursus yang membolehkan anda memilikinya berubah terus menjadi foto dengan baik dan menarik apa sahaja dalam bekas, sihir. Pada masa ini ada, dan jenis tapak web itu adalah perkara yang paling luar biasa dan menakutkan yang saya lihat hari ini.
Tugasan pembelajaran mesin sumber terbuka Google Tensorflow kemungkinan besar digunakan sentiasa untuk item berguna yang memajukan sebab sesuatu atau kemanusiaan. Walau bagaimanapun, dalam pengetahuan saya, perkara yang lebih baik digunakan ialah membuat imej yang dikeluarkan oleh kereta yang menakutkan daripada lukisan garisan mudah. Saya bercakap tentang edges2cats, yang mengubah mana-mana lukisan garisan menjadi kucing. Ia telah menjadi satu perkara yang menyeluruh! Semua orang berharap ia menyiarkan imej kucing yang benar-benar gila ke Facebook untuk ditertawakan orang lain.
Perkara yang sama telah berlaku, kecuali ia bukan kucing hari ini. Dan bukannya tugas Google, program kecerdasan buatannya yang baru sahaja diberikan sejumlah besar gambar 1 daripada sauhnya, Lara Rense telah dihasilkan oleh NPO Penyiar Awam Belanda. Perisian bersih dikenali sebagai Pix2Pix seperti yang dinyatakan daripada pengetahuan prostetik Tumblr biasa.
Nampaknya, hasilnya kelihatan seperti makhluk, terutamanya binatang babi dari musim pertama American Horror Story. Juga, thumbs up. Fikirkan Google Deep, bulu impian.
Hanya tarik coretan pada satu bahagian, tolak suis dan anda menerima "foto" daripada rekaan tentang yang berbeza, dijahit bersama seperti gabungan yang dihasilkan daripada gambar sebenar yang anda lukis. Persamaannya adalah… tidak buruk.
Versi penuh blog ini. di tapak. permainan tanpa pepijat dan ralat. Kami telah menyiarkan pautan muat turun terus untuk memuat turun permainan ini untuk PC (Komputer Peribadi) tanpa kos (100% percuma). Permainan terkini dan dikemas kini daripada penerbit diberikan di sini. dalam bentuk sangat mampat tanpa virus. permainan dari sini.. Sila pasang menggunakan tetapan yang disyorkan. Nikmati bermain permainan hebat ini secara percuma pada PC anda. Kongsi Dengan kawan. Beberapa ciri dan tangkapan skrin daripada permainan diberikan di bawah.
Permainan Pix2pix
Keperluan Sistem Pix2pix
Keperluan sistem permainan ini diterangkan dalam kandungan di bawah. Dengan spesifikasi ini, permainan akan berjalan lancar dan juga grafik akan menjadi jelas. Mesin (CPU) yang lebih baik daripada spesifikasi ini adalah yang paling bermanfaat.
Keperluan Sistem Minimum:
OS: Vista/Win7/Windows 8
Pemproses: Teras Dwi 2GHz
Memori: 2 GB RAM
Grafik: NVIDIA GeForce 8600 atau lebih baik, ATI Radeon HD 2600 atau lebih baik
DirectX: 9.0c
- Ekstrak dengan versi WinRAR terkini.
- Pasang setup.exe.
- Tunggu sehingga selesai.
- Main permainan.
- Nikmati.
Nota: Sokong pembangun perisian. Jika anda suka permainan ini, sila beli! Terima kasih banyak - banyak.
Pautan telah dikumpulkan daripada hos fail yang berbeza (seperti Mega, Google Drive, Userscloud, fail Pengguna, Zxcfiles, Kumpulbagi, Clicknupload, Fail besar, Rapidgator, Muat Naik, Up07, Uptobox, Uploadrocket dan pautan muat turun langsung pantas yang lain). Kami juga menyediakan pautan torrent dan FTP yang mempunyai kelajuan muat turun yang boleh dipercayai. Jika anda telah melihat sebarang masalah dalam pautan atau dalam fail yang Awak memuat turun, maklumkan kepada kami dengan segera supaya kami boleh membetulkannya secepat mungkin. Kami berharap permainan ini berfungsi dengan baik pada sistem anda dengan spesifikasi yang disebutkan di atas. Jika anda tidak mempunyai spesifikasi sistem, sila tingkatkan dahulu untuk bermain permainan ini, jika tidak, ia tidak akan berfungsi dengan baik. Pautan terus untuk memuat turun permainan ini diberikan di bawah. permainan penuh dan lengkap. Hanya muat turun dan mula memainkannya. Terima kasih kerana melihat kerja kami!
Penafian: siaran itu ditulis berdasarkan log sembang yang diedit daripada closedcircles.com, oleh itu gaya pembentangan dan soalan penjelasan
Semua ini adalah pelaksanaan Terjemahan Imej-ke-Imej dengan kertas Rangkaian Adversarial Bersyarat daripada Penyelidikan AI Berkeley.
Jadi bagaimana ini semua berfungsi?
Dalam kertas, orang menyelesaikan masalah menukar gambar menjadi gambar lain supaya seseorang tidak perlu menghasilkan fungsi kehilangan.
Salah satu masalah utama dengan rangkaian saraf dalam menjana imej ialah jika anda menggunakan sebagai kehilangan hanya perbezaan purata dalam piksel, sebagai contoh, L1 atau L2 (aka ralat kuadrat min), maka rangkaian cenderung untuk purata segala-galanya pilihan yang mungkin. Jika terdapat beberapa ketidakpastian dalam gambar akhir - sebagai contoh, kelebihan mungkin dihidupkan jawatan yang berbeza, atau warna mungkin dalam julat tertentu, maka hasil optimum dari sudut pandangan kehilangan L2 adalah sesuatu di antara semua kes yang mungkin, dan bukan mana-mana satu daripadanya.
Oleh itu, gambar menjadi bintik-bintik yang sangat kabur.
Untuk pelbagai tugas individu, orang datang dengan fungsi kehilangan lain untuk menyatakan struktur tertentu yang sepatutnya ada dalam gambar yang dihasilkan (untuk pembahagian, contohnya, Medan Rawak Bersyarat telah cuba ditambah, dll., dll.), tetapi ini semuanya membantu secara berperingkat-peringkat dan sangat bergantung pada tugas.
Nah, berikutan arah aliran baharu, kertas itu memasang GAN (Generative Adversarial Network) sebagai kerugian tambahan kepada L1. (anda boleh membaca tentang GAN di Habré dan)
Skim umum mereka adalah ini:
Penjana diberikan imej input sebagai input - ia adalah syarat tambahan tentang apa yang perlu dihasilkan. Berdasarkan itu, penjana harus menghasilkan imej output.
Diskriminator diberikan kedua-dua imej input dan perkara yang dijana oleh penjana (atau, untuk contoh positif, pasangan sebenar daripada set data latihan), dan ia mesti memberitahu sama ada imej yang dijana itu nyata atau dijana. Oleh itu, jika penjana menghasilkan imej yang tidak berkaitan dengan input, diskriminator mesti mengesan ini dan membuangnya.
Penjana adalah hasil latihan lelaran pasangan rangkaian ini.
Secara umum, ini ialah pendekatan standard GAN Bersyarat - varian GAN, di mana model mesti menghasilkan imej yang sepadan dengan vektor kelas input tambahan.
Hanya di sini vektor kelas input ialah gambar, dan jumlah kerugian ialah kehilangan GAN + L1.
Dalam erti kata "membuang GAN" dalam konteks membincangkan kerugian seperti menambah penjana dan menyelesaikan masalah mencari minimax?
Nah, ya.
hidup tahap tinggi Semua!
Apakah butiran menarik yang mereka ada?
- Seni bina rangkaian - U-Net, seni bina yang agak baharu untuk pembahagian, yang mempunyai banyak sambungan langkau daripada pengekod ke penyahkod (di sini ialah penerangan ringkas)
Tidak seperti pendekatan klasik tiada vektor hingar dihantar ke penjana GANs sama sekali.
Semua kepelbagaian hanya kerana rangkaian telah tercicir, dan mereka tidak mematikannya selepas latihan.
Berikut adalah gambar yang menunjukkan bahawa kedua-dua kehilangan GAN dan U-net membantu. 
Di sini, dengan cara ini, masalah awal dengan hanya menggunakan kerugian L1 jelas kelihatan - walaupun model berkuasa menjana bintik kabur untuk meminimumkan sisihan purata.
- Mereka melatih model pada tampalan 70x70 dan kemudian menerapkannya pada imej besar melalui lilitan penuh. Sungguh melucukan bahawa 70x70 memberikan hasil yang lebih baik secara purata daripada melakukan keseluruhan imej 256x256 sekaligus.
mana ada kucing!!!
Selepas itu, terdapat satu sistem yang boleh dilatih mengenai input dan output sewenang-wenangnya, walaupun mereka dari masalah yang sama sekali berbeza. 
Dari pembahagian kepada fotografi, dari fotografi siang hingga malam, dari hitam dan putih kepada warna, dsb.
Dan inilah contoh terakhir - ini dari rusuk ke gambar. Tepi dalam gambar dihasilkan oleh algoritma standard dari penglihatan komputer.
Ini bermakna anda hanya boleh mengambil satu set imej, menjalankan pengesanan tepi dan pada pasangan ini
kereta api. Juga boleh dilakukan pada kucing:
Dan selepas itu, model boleh menjana sesuatu untuk mana-mana lakaran yang orang lukis.
(by the way, hantar saya apa yang anda ingat)
Oleh itu, kekurangan kucing berbentuk roti di kalangan manusia telah dihapuskan!
Secara keseluruhannya, kerja ini ialah satu lagi contoh bagaimana GAN telah bermula sejak tahun lepas. Ternyata ini adalah alat yang sangat berkuasa dan fleksibel yang menyatakan "Saya mahu ia tidak dapat dibezakan daripada perkara sebenar, walaupun saya tidak tahu apa sebenarnya maksudnya" sebagai matlamat pengoptimuman.
Mudah-mudahan seseorang akan menulis ulasan penuh tentang segala-galanya yang berlaku di kawasan itu! Semuanya sangat sejuk di sana.
Terima kasih kerana memberi perhatian.
adalah aplikasi menakjubkan yang boleh mengubah lukisan biasa menjadi lukisan realistik oleh pakar seni yang hebat. Alat kecil untuk Android ini boleh mengajar anda cara melukis dengan cantik, walaupun anda tidak pernah menganggap diri anda seorang artis dan tidak tahu cara memegang berus dengan betul. Kini sudah cukup untuk menggambarkan sebarang coretan pada skrin, tunggu beberapa saat dan kagum dengan karya yang dihasilkan.
Walaupun sistem Pix2Pix masih tidak sempurna, kerana ini hanya versi kedua aplikasi, namun, kini program ini boleh mengejutkan anda. Pembangunan ini berdasarkan teknologi penyuntingan imej yang sudah agak biasa menggunakan rangkaian saraf. Anda mungkin sudah dapat melihat apa keajaiban Prisma atau mampu. Tetapi sekarang kami mempunyai sebelum kami produk yang benar-benar luar biasa, tidak seperti yang lain. Bayangkan - anda sedang melukis kucing atau jiran meja anda, dan tidak benar-benar mencuba, tetapi Pix2px mengubah coretan anda menjadi karya agung yang menakjubkan. Mungkin, jika program mudah alih ini muncul lebih awal, Picasso sendiri akan menyukainya! Tetapi hanya kita yang bertuah, kerana hanya kita, orang moden, mendapat peluang unik untuk digunakan teknologi mudah alih sepenuhnya. Naik taraf telefon pintar atau tablet anda sekarang, tambahkan kebolehan menakjubkan untuk menukar lukisan menjadi lukisan, dan anda pasti akan memukau semua rakan anda dengan kebolehan baharu anda!
Cara menggunakan Pix2Pix pada Android:
★ Buka aplikasi, ikut arahan mudah★ Selepas beberapa klik butang "seterusnya" anda akan dibawa ke skrin utama program mudah alih
★ Jangan abaikan tips berguna dan petua pembangun
★ Lukis lukisan anda dan tunggu beberapa saat untuk sistem menjana imej
★ Program ini berfungsi dalam talian, jadi jangan lupa untuk menghidupkan Internet terlebih dahulu
Jangan berkecil hati jika anda tidak mendapat gambar yang sempurna pada kali pertama. Aplikasi ini pada mulanya direka untuk hanya menghiburkan anda. Mungkin pembangun masih belum menyempurnakan ciptaannya dan mempunyai sesuatu untuk diusahakan, tetapi anda dan rakan anda tidak akan bosan. Oleh itu, jangan menilai program terlalu serius, kami mencadangkan muat turun Pix2Pix untuk hiburan. Dengan beberapa latihan, anda boleh mencipta karya agung yang benar-benar ajaib, tetapi kadangkala anda hanya mahu berseronok. Jangan menafikan diri anda keseronokan, bermain, bergurau dan dapatkan hanya emosi positif dari aplikasi yang luar biasa ini!
Algoritma pix2pix telah belajar mengenali orang dalam lakaran dan mengubahnya menjadi imej "realistik". Ternyata, sebaliknya, tidak begitu realistik - tetapi sangat menyeramkan. Ini bukan algoritma pertama projek: beberapa bulan yang lalu, kucing hodoh telah dilukis di Internet menggunakan pix2pix. Kami juga tidak dapat menolak kali ini.
"Pix2pix baharu untuk muka (gambar bukan milik saya, saya mengimportnya menggunakan program pihak ketiga)."
Benar, jika lakaran tidak dilaksanakan dengan cemerlang, maka algoritma menghasilkan imej yang hampir tidak boleh dipanggil realistik - sebaliknya, mimpi ngeri. Dan pengguna Twitter, yang tidak dapat menahan keseronokan baru, yakin akan hal ini. Ia tidak menjadi sangat baik.
Saya memutuskan untuk menggunakan perkara pix2pix itu dan melukis beberapa watak kartun mereka dan hasilnya lebih menakutkan daripada yang saya fikirkan pic.twitter.com/i3PatUtuEu
“Saya memutuskan untuk menggunakan pix2pix ini dan melukis beberapa watak kartun di dalamnya. Keputusannya lebih mengerikan daripada yang saya jangkakan."
“Sangat menjengkelkan.”
"Saya akan membuat "raksasa ikan yang menyeramkan", tetapi rangkaian saraf pix2pix melakukan sesuatu yang lebih baik untuk saya, memberikan dia gaya rambut seperti ahli kumpulan lelaki."
"Seram sikit..."
“Ini sungguh dahsyat!”
Walau bagaimanapun, walaupun keputusan yang menyedihkan tidak dapat menghalang pengguna Twitter daripada menjadi kreatif.
"Lebih seronok!"
“Suka alat ini!”
"Lelaki #3 kelihatan baik."
"Penjana wajah yang mengagumkan daripada lakaran."
Projek pix2pix menjadi terkenal beberapa bulan lalu berkat algoritmanya, yang, berdasarkan rangkaian saraf, menukar kucing yang dilukis dengan tangan menjadi yang "realistik". Nah, hanya kucing, yang dilukis oleh pencipta sendiri, kelihatan realistik. Tetapi apa yang dilakukan oleh pengguna biasa dalam aplikasi kelihatan lebih seperti raksasa bulu daripada kucing dalam erti kata biasa.
“Periksa kucing saya. Sesiapa sahaja boleh menjadi artis."
Skop rangkaian saraf sangat mengagumkan, dan oleh itu ia digunakan untuk perkara yang lebih serius daripada melukis cerita seram. Sebagai contoh, tapak lucah baru-baru ini melancarkan perkhidmatan yang . Walau bagaimanapun, berdasarkan keputusan, algoritma ini masih perlu belajar dan belajar. Jika tidak, mengapa dia membandingkan Elena Mizulina dengan Brooklyn Chase?