Ian Goodfellow推荐:GAN生成模特照片媲美真人

2017 年 10 月 16 日 新智元


【AI WORLD 2017世界人工智能大会倒计时 23 

“AI达摩”齐聚世界人工智能大会,AI WORLD 2017议程嘉宾重磅发布 


大会早鸟票已经售罄,现正式进入全额票阶段。还记得去年一票难求的AI WORLD 2016盛况吗?今年,即将于2017年11月8日在北京国家会议中心举办的AI World 2017世界人工智能大会上,我们请到了亚马逊AWS机器学习总监的Alex Smola。他将在大会上发表演讲,并与参会嘉宾进行交流。想现场一睹Smola大神的风采,或者是现场向他请教技术问题?点击文末阅读原文,马上参会!


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大会官网:http://www.aiworld2017.com


  新智元编译  

来源:qz.com

作者:Dave Gershgorn   编译:刘小芹

 

【新智元导读】 在线时尚科技公司 Vue.ai 开发了一种或将取代模特的自动生成试装照片的系统,该系统使用GAN技术,可以控制所需模特照片的体型、肤色、身高、鞋子等等,不仅是模特,摄影师和工作室都可以不需要了,对于电商和零售业来说是好消息。



令人向往的模特工作或许也会被自动化取代。


在线时尚科技创业公司 Vue.ai 正在销售一种技术,它可以分析服装,并自动生成人穿着这套服装的图像,无论这个人是什么身高、体型或穿着任何类型的鞋子。该公司目前正在与零售商商谈,以取代时装零售商在每一款新服装款式出现时都需要为模特连续拍摄照片的形式。


不再需要雇佣专业摄影师、模特和工作室,零售商只需要拍摄一张简单的服装平铺的照片就可以了。AI能够生成一个人形,然后预测服装如何适合这个人。由于没有真实的模特,AI可以产生任何类型的体型或皮肤类型。虽然这不会取代高端时尚摄影或艺术封面拍摄,但在白色背景下拍摄无头模特的日子将很快结束。


图中只有2张照片是真实拍摄的模特照,其余是GAN生成的(答案在文末)


该技术由 Vue.ai 的 Anand Chandrasekaran 和 Costa Colbert 开发,使用了生成对抗网络(GAN)的机器学习方法。这个系统由两个AI组成:一个生成器(generative)和一个评论家(critic),生成器试图生成一张看起来很好的图像,而批评家则决定这张图像是否看起来足够好。GAN是一个相对较新的概念,由 Ian Goodfellow 于2014年提出,在生成图像方面表现特别好。


Vue.ai 的创新使GAN能够指定如何生成每个图像。神经网络是GAN的技术基础,它模拟我们大脑运作的方式:数以百万计的微小的、分散的神经元处理数据并将它们传递给下一个神经元。通过将一个图像分解成数百万个不同抽象层次的图像,每个神经元都能学到一小部分关于它要处理的数据的信息:我们将看到的是肘部、臀部的形状或颜色。这些神经网络接受了数千幅图像的训练,神经元学会分辨不同种类的肘部、臀部和不同的颜色。


但是,这些信号的传输所需要的数以百万计的小小神经元,意味着这个网络比它的创造者所理解的要复杂得多。举个例子,软件程序员写代码并不需要知道计算机处理器是如何工作的。


Vue.ai目前正与北美的零售商合作实施这项技术。Vue.ai没有公开它正在与哪些公司合作,但有可能你已经在某处看到过它生成的AI创作。


(答案:图中只有两张真实拍摄的模特照,分别是上排第3张,下排第4张)

原文:https://qz.com/1090267/artificial-intelligence-can-now-show-you-how-those-pants-will-fit/



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