Пресс-релиз

Microsoft научила нейросеть рисовать сложные сцены по текстовому описанию

Microsoft научила нейросеть рисовать сложные сцены по текстовому описанию
Подписка на рассылку

Microsoft научила нейросеть рисовать сложные сцены по текстовому описанию

  • 4331
  • 2 мин.
Microsoft научила нейросеть рисовать сложные сцены по текстовому описанию

Исследовательская группа Microsoft Research представила генеративно-состязательную нейросеть, которая способна генерировать изображения с несколькими объектами на основе текстового описания. В отличие от более ранних подобных алгоритмов text-to-image, способных воспроизводить изображения только базовых объектов, эта нейросеть может справляться со сложными описаниями более качественно.

Сложность создания подобного алгоритма заключалась в том, что, во-первых, ранее бот был не способен в хорошем качестве воссоздавать все базовые объекты по их описаниям, и, во-вторых, не мог проанализировать то, как несколько объектов могут относиться друг к другу в рамках одной композиции. К примеру, чтобы создать изображение по описанию «Женщина в шлеме сидит на лошади», нейросеть должна была семантически «понять», как каждый из объектов относится друг к другу. Эти проблемы удалось решить, обучив нейросеть на основе открытого дата-сета COCO, содержащего разметку и данные сегментации для более 1,5 млн объектов.

В основе алгоритма лежит объектно-ориентированная генеративно-состязательная нейросеть ObjGAN (Object-driven Attentive Generative Adversarial Newtorks). Она анализирует текст, выделяя из него слова-объекты, которые необходимо расположить на изображении. В отличие от обычной генеративно-состязательной сети, состоящей из одного генератора, который создает изображения, и одного дискриминатора, который оценивает качество сгенерированных изображений, ObjGAN содержит два различных дискриминатора. Один анализирует, насколько реалистичен каждый из воспроизведенных объектов и насколько он соответствует имеющемуся описанию. Второй определяет, насколько вся композиция реалистична и соотносится с текстом.

Предшественником алгоритма ObjGAN стал AttnGAN, также разработанный исследователями Microsoft. Он способен генерировать изображения объектов по более простым текстовым описаниям. Технология преобразования текста в изображения может применяться для помощи дизайнерам и художникам в создании эскизов.

Алгоритм ObjGAN находится в открытом доступе на GitHub.

Пресс-релизы компании Смотреть все

Свежие пресс-релизы Смотреть все

Лучшие пресс-службы

О компании

Microsoft Microsoft

Основанная в 1975 году, корпорация Microsoft является мировым лидером в производстве программного обеспечения, предоставлении услуг и разработке интернет-технологий для персональных компьютеров и серв...

Цитаты

Все

В пермском микрорайоне Юбилейный навели порядок

СОСНИН Эдуард Олегович
СОСНИН Эдуард Олегович

Поручил департаменту транспорта обустроить новую остановочную площадку, чтобы создать более комфортные условия для пассажиров, ожидающих прибытия транспорта. Все вопросы буду держать на контроле

В Перми стартовал интенсив-практикум «Территория: образ будущего»

УСАЧЕВА Светлана Викторовна
УСАЧЕВА Светлана Викторовна

Уникальность сегодняшней программы в том, что участвуют смешанные команды. Вместе работают на развитие своих территорий общественники и представители администрации муниципалитета

ФНС Перми усилила работу по администрированию имущественных налогов

ГУРОВА Наталья Владимировна
ГУРОВА Наталья Владимировна

Актуальные вопросы администрирования имущественных налогов и развитие культуры непрерывного обучения внутри налоговых органов, которые на первый взгляд не связаны друг с другом. Однако, чем сложнее становится законодательство и процессы администрирования, тем важнее способность сотрудников быстро учиться новому

Пермская Дума VIII созыва определила команду и приоритеты

МАЛЮТИН Дмитрий Васильевич
МАЛЮТИН Дмитрий Васильевич

Наказы пермяков — главный ориентир в работе депутатского корпуса. Ключевая задача — поступательный рост качества жизни в городе. Необходимо сконцентрироваться на подготовке проекта бюджета на 2027 год и трехлетний период, сохранить его социальную направленность. Важно четко определить бюджетные приоритеты, чтобы привлекать краевые и федеральные ресурсы

Пермский край свел бюджет с минимальным дефицитом

ТХОР Екатерина Ивановна
ТХОР Екатерина Ивановна

Динамика поступлений собственных доходов местных бюджетов по сравнению с аналогичным периодом прошлого года составила 9,7%. Этому способствовала, в том числе, эффективная работа по управлению финансами на местах

Купить рекламное место Слот 240×400 свободен Написать →