LINUX.ORG.RU

Neural Doodle превращает рисунки из Paint в художественные шедевры с помощью нейросетей

 , ,


17

3

Австрийский программист Alex J. Champandard создал программу, превращающую рисунки, нарисованные в графическом редакторе Paint, в художественные шедевры с помощью нейросетей. Анализируя алгоритмы рисования многих известных художников, программа обрабатывает рисунок, нарисованный пользователем, и стилизует его. На выходе получаются красивые картины.

>>> Подробности



Проверено: subwoofer ()

GPU Rendering — Assuming you have CUDA and enough on-board RAM, the process should complete in less than 10 minutes, even with twice the iterations.
CPU Rendering — This will take hours and hours, even up to 12h on older hardware. To match quality it'd take twice the time. Do multiple runs in parallel!

Ох уж этот блобокод.

devl547 ★★★★★ ()

Всё, я срочно бросаю учёбу в художественной академии. Диплом не нужен! Скачиваю приложение, калякаю и продаю свои шедевры!

anonymous ()

Каждый месяц кто нибудь доводит синтетическую или виртуальную нейросеть до шизофрении и кричит в интернете об успехах в разработке ИИ.

rezedent12 ★★★ ()

А что, можно взять какой нибудь компьютер из TOP500, запустить там dosbox с daggerfall'ом внутри, и пропускать картинку через это. Графика улучшится, польза от него будет.

kirill_rrr ★★★ ()

А ваще крутая и полезная штука! Может упростить многие рутинные процессы в оформлении и прочем, да еще и свободная реализация, что я не могу не приветствовать!

А чо, кстати, для каких-нибудь инди девов, например, это просто спасение, для дешевого и сердитого оформления игрушек и прочего, так же можно музыку рендерить.. Вроде была какая-то подобная прога где-то на Швабре, только там не сетка использовались, а генетические алгоритмы, на сколько я помню... Есть неплохие и математические/процедурные генераторы музыки, звуков, изображений, фонов, обоев, спрайтов, текстур, спецэфектов, анимаций и прочего, например, так что подобные генераторы на основе сеток - это еще один мощный инструмент в копилку креативщиков и девов! :3

Indexator ★★ ()

Примеры на сайте выглядят неинтересно. Синий фон внизу заменяется мазками, обозначающими воду. Зелёный фон — мазками, обозначающими растительность. Фон сверху — небо. Достаточно примитивный пример.

Кто уже пробовал, есть ли примеры с фотографиями, или рисунками людей, техники в качестве исходных данных?

next_time ★★ ()
Ответ на: Омские линуксоиды удивляются... от linuxmaster

Там на гифке и есть гимп. Но здесь Paint не столько как пример программы, сколько качества рисунка. «Рисунки в Paint» — уже нарицательное. По крайней мере, я понял так. Ну и похоже, что имелось в виду это. В гимпе или MyPaint можно и самому шедевр создать (нет, ну в пейнте при большом усердии тоже можно, не надо сразу бежать за пруфами, видел), а тут именно смысл в том, что тяп-ляп намалевал, а программа сделала профессионально выглядящую картину, похожую на работу настоящего художника.

Psych218 ★★★★★ ()
Ответ на: комментарий от next_time

Достаточно примитивный пример. Кто уже пробовал, есть ли примеры с фотографиями, или рисунками людей, техники в качестве исходных данных?

ждем твоих примеров, не усну пока не покажешь :)

I-Love-Microsoft ★★★★★ ()
Ответ на: комментарий от Indexator

Вроде была какая-то подобная прога где-то на Швабре, только там не сетка использовались, а генетические алгоритмы, на сколько я помню

А ещё был гугловский DeepDream. Вот где наркоманы-то (с).

al_exquemelin ()

размытие контуров и разделение на слои по цветам и тоже размытие.....

и в чем новость простите?

ах да всегда ржу в голосину с этих ваших «нейросетей»

это как решение квадратного уравнения назвать «нейросетью»-реализация этих самых сетей невероятно примитивна,и еще больше ржу с «обучения»-это в местном/обывательском понимании почемуто-количество комбинаций равно обучение,а то что комбинации статичны и сгенерированы статичным алгоритмом для невероятно узкой задачи....

смешная шутка да(нет)

hif43872 ()

Мля, а я думал, что я первый кто догадался о том, что нейросети могут использоваться не только для получения результата из входных данных, а еще и для создания разнообразных новых вещей без использования ввода. Интересно, там в реализации та же идея что и у меня? Ну в смысле подать на вход нейронки рандом сигнал и оценивать коэфы с точки зрения мощности множетсва образов, чтоб у нее не возникло соблазна выродиться по рандом входу.

q0tw4 ()
Ответ на: комментарий от devl547

Вообще все компоненты нужные для неблобориализации есть, но cuDNN есть только корявым блобом и только для невидии с блобокудой. Даже AMDшники ничего своего не выкатили, ни открытого, ни закрытого.

dn2010 ★★★★★ ()