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[热文] 撸图神器“AI神笔马良”公测,寥寥几笔勾勒写实场景!(附网址)

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设计新鲜事 发表于 2019-7-9 09:14:37 | 查看全部 阅读模式

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本帖最后由 设计新鲜事 于 2019-7-9 09:21 编辑

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大多数人印象中的Nvidia(英伟达)

似乎还只是个规规矩矩的显卡开发商


直到其官方去年4月发布的一个视频

才让我们看清了Nvidia的“野心”


该产品可以通过AI 技术

智能识别修复或去除图像像素




(PS:你这是要抢我饭碗吗?)



然而,
Nvidia并非要
抢Adobe饭碗

其定位早已紧跟时代潮流

转向了更深层次的AI领域


jQUTRM4cdS462ete.jpg

图片来源:nvidia官网


还记得3月初
Nvidia
推出的

号称“AI神笔马良”的GauGAN吗?


lsKoKiPPsGzK0ia0.jpg


这个以画家保罗·高更命名的GauGAN人工智能,

能够将人类的绘画方式和过程进行编译

样式转换算法在几秒钟内可将草图转换为逼真的照片


UZoKXNvIT0vJ3Xxg.jpg


笔落之处,草木山石皆栩栩如生

完全不是噱头


j66sg3hgr62g7QfU.jpg


至于其智能程度,官方介绍称“使用PyTorch深度学习框架开发AI模型然后填充景观,显示停止结果:在池塘中绘制,附近的元素如树木和岩石将在水中出现反射。将片段标签从‘草’交换为‘雪’,整个图像变为冬季场景,绿叶树将变得贫瘠。神经网络能够根据它对真实图像的了解,填充所有的细节和纹理,以及反射,阴影和颜色。”


CeeT9ZtvvXcR90MX.jpg



其撸图速度之快,效率之高

看来足以完爆小编这样的手残十条街了


dh98C5ezgdd9D9dU.jpg



如果说三个月前你只能看着
GaoGAN花式表演

然后发出一声心情复杂的惊叹

那么现在你可以亲自上手一试了!


就在近期,
GaoGAN
开放了网页版测试

测试完全公开,无需注册


http://nvidia-research-mingyuliu.com/gaugan


TFP8n8K37XP1UXtp.jpg


小编亲自试用了一番

只觉感慨万千


CRPVRH462Sqj2Pv6.jpg


首先,界面左边是工具栏

含有画笔,油漆桶、撤销和划分四个工具


其中画笔和油漆桶可支持

云朵、尘土、大海、山石草木等18种物体


ftN5TM6x1gA68ztU.jpg


界面下方是用于合成图像的

主体、背景、样式滤镜等元素


NumMYjJF0KzCygm0.jpg


使用之前需要先勾选上下方的选框

表示遵守使用条款


LFyFKAyCye6iAvTS.jpg


由于用户可自主上传需要合成的对象

这让小编一度产生了某些大胆的想法

比如合成个写实效果图啥的


但GaoGAN坚决表示



我是个艺术家,不是美工!




cICo5yyL55FFgCsB.jpg


H5rMrk4Q5RLcyvRR.jpg

说好的写实效果图呢?


究其原因,GaoGAN不支持在原图基础上进行修改

上传的原图会被进行艺术化分层处理

而且不像渲染软件导出的材质ID那样精确


c9z89ovqkzoghiOH.jpg


yk3jtOm4I02k2ozo.jpg



而且图片合成的过程如同PS的风格化滤镜

倾向于生成不确定的纹理和边界

还只限于自然材质


vQh22Obacqx0xQH8.jpg


想取得视频里那样的写实效果,只能一笔一划地画


RGR4Gajfzg416G3g.jpg


画完感觉还有模有样?


PTpszcPboc0mbxxP.jpg


再加个油画风格

感觉自己也有当艺术家的潜质了?


ieK2AkHxM5XF45xe.jpg


此外,开发人员还表示“GauGAN将来可以为建筑师、城市规划者、景观设计师和游戏开发者创建虚拟世界提供强大的工具”。

比如简单的素描草图,就能生成细节丰富、神情自然的人脸:
TwhW0jMs8MzTvoEj.jpg

图片来源:量子位



把写实的街道场景通过特殊的AI语义笔刷“画出来”:

LygA64bVBb03Hq66.jpg

图片来源:量子位

甚至改变场景中的元素,如将树木变成建筑:

640 (46).gif

640 (47).gif


图片来源:量子位



这种黑科技,看得人目瞪口呆之余又不免心里发虚。

虽然离相关技术的真正应用还有一段路要走,但站在AI的风口,俨然已经能感受到一丝风力的强劲。

可以预见的是,随着更多“神笔马良”的普及,建模、画图、修图这些传统的设计动作会变得越来越容易。

虽然是老生常谈,但作为设计师,如何成为“执笔者”,必将是越来越多的人考虑的问题。



—END—


以上来源:https://www.nvidia.com/


640 (48).gif



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