这背后使用的是生成式对抗网络(GAN)模型,这种深度学习模型包含一对神经网络:生成器和鉴别器。生成器创建合成图像。鉴别器经过数百万真实景观图像的训练,为生成器网络提供逐像素反馈,使合成图像更加逼真。
GauGAN2将分割映射、图像修复和文本-图像生成功能集成于一个模型中,使其成为了一个可以通过混合文字和图画来创造逼真艺术作品的强大工具。该Demo首次将文字、语义分割、涂鸦、风格等多种形式融入到一个生成式对抗网络(GAN)框架中,它可以更快、更轻松地将艺术家的设想变成高质量的AI生成图像。
用户不需要画出想象中的每一个场景元素,而是可以输入一个简短的短语(如白雪皑皑的山脉)来快速生成图像的关键特征和主题。然后可以使用草图功能来自定义起点,比如使某座山峰变得更高、在前景中增加几棵树或在天空中增加云朵等。
现在随着深度学习和人工智能的发展,有越来越多的AI工具和应用被开发出来,为用户提供了非常多便捷的功能,期待未来还会有更多的“黑科技”推出。
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