Теперь нейросеть умеет раскрашивать черно-белые снимки

новости компаний

Взаимодействие человека и искусственного интеллекта выходит на новые уровни с каждым днем.

Нейросети становятся способны на все большее количество действий. Они обучают сами себя и постепенно покоряют новые рубежи. Будь то сложные расчеты, решение задач в сферах образования и здравоохранения, соревнование в турнирах с профессионалами — ИИ учится очень быстро и постепенно обходит человеческий мозг. Это можно подтверждают его достижения в разных областях и победы в играх против человека. AI выиграл в шахматы, затем в игре GO, а в начале 2017 года Libratus AI сыграл в 120000 рук на виртуальных столах одной из самых популярных карточных игр против ведущих профессионалов — и выиграл. У нейросетей несомненное преимущество: пределов в их самообучении практически не существует. А значит, мало кто станет сомневаться, что будущее — за искусственным интеллектом.

Эксперименты и исследования в этой области зачастую направлены на изменения в грядущем, но разрабатываются и варианты для преображения каких-либо уже существующих вещей. Одно из таких применений нейросетей — обучение их окрашиванию черно-белых снимков.

В целом с такой функцией справляется довольно большое количество программ. Алгоритм работы примерно один и тот же: ученые «показывают» нейросети как можно большее количество цветных снимков и тем самым «обучают» ее окрашивать черно-белые картинки или фотографии самостоятельно. Однако тех, что способны решить задачу качественно и быстро, совсем немного. Проекты такого рода разрабатывают исследователи разных стран. Пока что первенство за США. Совсем недавно ученые из Калифорнийского университета вышли на новый уровень и предложили последнюю версию приложения. По сути сеть выбирает из цветных фотографий, загруженных в ее базу, те предметы и объекты, которые есть на черно-белом фото, и окрашивает их в сходные цвета. Весь принцип работы основан на загрузке огромного количества цветных снимков. Благодаря базе фотографий приложение может опознать основные схемы, по которым окрашиваются в определенные цвета те или иные детали фотографии. В результате сделать разноцветными можно те картинки, которых приложение не видело, если на них есть объекты, которые уже внесены в память сети.

У приложения есть пользовательский интерфейс. В нем вручную можно исправить возможные ошибки по окрашиванию, легко скорректировать курс распознавания, если что-то пошло не так, исправить недочеты. Кроме того, при необходимости можно задавать нужные оттенки для каждого участка фотографии самостоятельно. В таком сотрудничестве человека и нейросети можно добиться впечатляющих результатов.

В целом выбор необходимых оттенков из палитры цветов автоматизирован, в работе задействовано огромное количество алгоритмов. За счет этого окрашивание происходит буквально за две-три минуты. Не требуется тратить бесконечного количества часов, как это приходилось делать в фоторедакторах.

Безусловно, далеко не всегда можно говорить о достоверности окрашивания. Однако уверенного эффекта правдоподобности нейросеть уже добивается. Тестирование на реалистичность проводилось при помощи выборки респондентов: раскрашенные изображения предъявлялись людям в паре вместе с изначально цветными снимками. Респондентам предлагалось опознать, на какой из двух фотографий изображение раскрашено нейросетью. В значительном количестве случаев участники эксперимента принимали за чистую монету изначально черно-белые фотографии. Это позволяет утверждать: приложение справляется с задачей копирования реальных цветов. Таким образом, если не стоит задачи добиться стопроцентно достоверного восстановления цвета, ИИ уже готов справиться с вызовом и предельно реалистично окрасить любое изображение.

Подобные приложения уровнем пониже несложно отыскать в интернете. Практически каждый может найти демонстрирующую первые успехи программу для обработки черно-белого изображения и получить на выходе цветной снимок. Чаще всего это делается для веселья, развлечения, из любопытства. Иногда действительно интересно посмотреть, как могли бы выглядеть в цветном варианте те старые фотографии, в период съемки которых не было таких впечатляющих возможностей, как сейчас. Простые и незамысловатые операции с раскрашиванием снимка могут добавить реалистичности и в то же время показывают, насколько разнообразные возможности открываются перед человечеством впереди.

Искусственные нейронные сети, как правило, выстраиваются методом многочисленных тестов. Каждому понятно, что сетям еще предстоит большая работа по самообучению, а исследователям — по их развитию. Однако развивающиеся с высокими скоростями, достижения нейросетей являются существенным признаком того, что впереди результаты все более выдающиеся и, вероятно, радикально меняющие мир вокруг.