خاصية تكوين وجوه جديدة بواسطة تقنيات الذكاء الاصطناعي 2022

تكوين وجوه جديدة بتقنيات الذكاء الاصطناعي

فريق من الأكاديميين في جامعة ستانفورد قام بتطوير نموذج جديد من الذكاء الاصطناعي يعرف بأسم EG3D.

وذلك لإنتاج صور عشوائية عالية الدقة لوجوه جديدة وأشياء أخرى ذات بنية هندسية معينة.

هذا النموذج هو الأول من نوعه مع ثلاثة نماذج أخرى بالنسبة للأجسام ثلاثية الأبعاد، ويعد من الحلول الأفضل حالياً للوصول إلى جودة صور أقرب إلى الواقع.

وتقنية EG3D تستخدم طريقة تعلم آلي شائعة جداً باسم GAN أو generative adversarial network ومهمتهما الأساسية هي إنشاء الرسومات.

الذكاء الإصطناعي أهميته ومجالاته في خدمة البشرية والعالم

ومن خلال استخدام شبكة عصبية أحادية لإنشاء الصور، وشبكة ثانية لتقييم دقتها، فذلك يقوم مبدئيا بدمج شبكتين عصبيتين ببعضهما البعض، ويتم تكرار هذه العملية عدة مرات للوصول إلى نتيجة ظاهرية مقبولة.

قام الباحثون بإنشاء مكون يمكنه تحويل تلك الصور أو الرسومات إلى أشكال ضمن مساحة ثلاثية الأبعاد، وهذا بفضل الجمع بين شبكات GAN ثنائية الأبعاد عالية الدقة الموجودة مسبقا.

هذا المكون سريع بما يكفي للظهور في الوقت الفعلي على جهاز كمبيوتر محمول، ويمكن استخدامه لإنشاء تصاميم معقدة ثلاثية الأبعاد، وهو متوافق مع شرائح المعالجة الموجودة حالياً واستهلاكه للطاقة يعتبر معتدلا نسبيا.

بالرغم من قدرة EG3D على تكوين صور ثلاثية الأبعاد، إلا أن صعوبة تعديلها بواسطة برامج التصميم ما تزال قائمة حتى الآن.

سبب ذلك الأساسي، هو أنه يمكن رؤية الصورة التي تم إنشاؤها بوضوح، إلا أنه من غير الواضح كيف تم إنشاؤها بواسطة شبكة GAN.

أحد الحلول لتلك المشكلة قد يكون نموذج تعلم آلي طوره باحثو جامعة ويسكونسن-ماديسون باسم GiraffeHD، وهو فعال في إزالة خصائص الصور ثلاثية الأبعاد القابلة للتلاعب، حيث تسمح للمستخدم باختيار عدة عناصر مثل الشكل واللون والمشهد أو خلفية الصورة.

مقالات ذات صلة

زر الذهاب إلى الأعلى