在“一句话生成照片”这件事上,英伟达又一次突破了大伙的想象力。
他们最新的AI模型GauGAN2,不仅能根据字词生成逼真风景照,还能实时用文字P图!
输入一句“海浪击打岸边石”,立刻输出一张逼真照片:
从单词到短语,这只AI全都能get!
那感觉,简直是要山得山,要水得水:
要是觉得哪部分你不喜欢,直接打字就能“P图”:
上面这些效果,都是英伟达这个叫做“GauGAN2”的模型做出来的,而它的“完整版”功能,还远不止这些。
GauGAN2的绘制模式,一共分为三种。
第一种,打字生成图片。
我们先试了一下单个词组,“阳光(sunshine)”,生成如下图片:
加上限定词in the forest后,AI立刻就将场景换到了树林里,变成光洒在树林中的场景:
再多来点限定词也没问题。
像“冬日树林中的阳光”,输入in winter后,眼前本来郁郁葱葱的树林立刻“全秃了”,换成了雪景下的一幕:
这效果,u1s1(有一说一)确实不错。
还能输出不同style的风景图,例如输入“大山(mountain)”一词,立刻要山有山,还能给你换不同风格:
当然,这些不同的风景照也都能继续生成新细节,在mountain后加上“beside a river”就能生成山水:
第二种,“打字P图”,直接用文字编辑部分图像。
只需要把想替换掉的部分圈出来,输入你想要的东西,就能立刻造出各种新颖的风景图:
嗯……英伟达给出的这个demo,思路也是非常清奇了,“浮在空中的城堡”:
第三种,用涂鸦生成风景照。
这是上一代GauGAN2(2019年英伟达推出的GauGAN)的看家本领。
例如,要是想实现下面这样的“一片天空两个太阳”,就完全可以在通过文本生成的图像上,自己手动再加一个。
这几种玩法叠加在一起,简直让网友们脑洞大开。
像外媒ZDNet就恶搞出来了一种神奇的玩法,在已有的风景上画个人头:
然后让GauGAN2根据已有的画面,再重新生成图画,就会得到如下“人头海岛”的神奇景观:
不过这可能也对个人画技有所要求,在我们的灵魂画风下,效果看上去就有些……不太聪明的亚子。
那么,生成这一系列风景照的GauGAN2,背后究竟用了什么原理?
它与OpenAI今年发布的DALL·E和CLIP,又究竟有什么区别?
2019年,英伟达GauGAN2的“前身”GauGAN正式开源。
当时的它,还只拥有其中一个能力,就是将涂鸦直接变成风景画,就像「神笔马良」一样,还推出了对应的软件Canvas:
当然,这时GauGAN已经能随意改变画面风格了,从白天黑夜到春夏秋冬的气质都能稳稳“拿捏”:
据英伟达介绍,GauGAN采用了一种基于空间适应标准化(SPADE)算法。
SPADE算法不仅使用随机的输入图像,还采用了一种被称作“分割图”的图像。在分割图中,每一个像素都会被归类,来生成更接近于真实的图像,这种模式被称作“图对图翻译”。
现在,英伟达将GauGAN升级成了GauGAN2,后者一共采用了1000万张高质量的图片、在英伟达Selene超算上进行训练,这台超算在Green500排行榜上排到世界第二。
生成这些风景画的效果和“手法”,是不是感觉有点熟悉?
没错,大多数人看到GauGAN2的第一眼,可能都会觉得它和OpenAI的DALL·E+CLIP有点像。
今年年初,OpenAI用DALL·E和CLIP两个模型,做了个“图像版”GPT-3,同样能用一句话生成图片。
不过,这两个模型生成的内容其实不太一样。
GauGAN2专注于生成风景照,DALL·E+CLIP则更多地生成具体的物体,例如一把椅子或者一个闹钟等。
这与它们的原理差异也有关系,GauGAN2更加注重“单词与视觉效果”之间的关系,例如“冬天”这种模糊的状态词给照片带来的效果;DALL·E+CLIP则更注重“文字-图像”这种有明确对应关系的物体效果。
据英伟达介绍,GauGAN2不同于“文本-图像”和“分割图像-图像”一类的模型,它所能产生的照片种类更多,质量也会更高。
不过,偶尔也会出现点bug…
比如给出“沙滩(beach)”一词后,有些生成的画面中出现了语言无法描述的事物。
对此,英伟达表示,他们在训练中“完全没有用到任何人像照片”。(所以可能是偶然?)
但这样一来,网友想要的“瑞克摇(Rick roll)”和“鬼畜视频生成”,GauGAN2大概也是没办法实现了。
但是能生成仿佛梦境中才能见到的画面,也吸引了不少人来试玩。
这不,有人就晒出了自己生成的抽象画大作,并表示自己非常喜欢这个模型:
还有人表示,GauGAN2给出了一些建筑设计的新idea啊。
也有网友觉得这种能够自动生成景观的功能,未来Adobe可能也会用上。
或许就是下一个画手利器?
最后,GauGAN2在浏览器上就能试玩,欢迎大家留言讨论自己的体验感受~
GauGAN2试玩Demo地址:
http://gaugan.org/gaugan2/
参考链接:
[1]https://twitter.com/NVIDIAAI/status/1462835802266902535
[2]https://blogs.nvidia.com/blog/2021/11/22/gaugan2-ai-art-demo/?ncid=so-twit-261232-vt16#cid=nr01_so-twit_en-us
[3]https://venturebeat.com/2021/11/22/nvidias-latest-ai-tech-translates-text-into-landscape-images/
[4]https://www.zdnet.com/article/the-absurd-beauty-of-hacking-nvidias-gaugan-2-ai-image-machine/
[5]https://blogs.microsoft.com/ai/drawing-bot/
[6]https://www.nvidia.com/en-us/studio/canvas/
— 完 —
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