经过 infoworld.

你在2017年听到了很多关于AI的AI,并且Adobe为来自的一切都粉碎了Sensii机器学习技术 在Lightroom中的图像识别 到科技预览 将照片变成“手绘” 在今年的Adobe Max会议上创建剪影和动画图表.

但是 - 从看世界各地的谷歌和大学等研究人员正在研究 - 这只是一个开始。在这里詹姆斯科比埃尔斯, Siliconangle Wikibon.对AI,数据科学和应用程序开发的主要分析师来看,请看一下最新的成像研究,可能会影响如何 - 以及您将来创造的。

很多例子都具有你所谓的艺术性的图像的特征意象 -  因为他们主要由来自科学的人而不是艺术背景创造的不熟化。他们也经常有一个分形扭曲让人想起酸行程(但这只是AI中固有的,而不是在他们背后的研究人员,必然是蒂莫西的Leary-types。他们的研究通常以超详细的形式的科学论文格式呈现 - 沉重的言语,奇怪的是,在视觉例子上轻。但坚持不懈 - 也许是在圣诞节休息中的阅读 - 你可以从下一代艺术和设计技术中找到洞察力和灵感。

生成AI:创意优点的新电源工具

人工智能可以以惊人的速度,效率和验证来产生数据的新鲜模式。在过去几年中,AI算法生成任何可以以数字呈现的对象已经常见。

越来越多地,这种AI的应用被称为“生成”。生成AI将推动下一代应用程序,用于自动编程,内容开发,视觉艺术以及其他创意,设计和工程活动。

到2019年,大多数领先的AI提供商将提供工具和图书馆,用于构建AI动力的自然语言生成,图像操纵和其他生成用例。已经证明自己已经成熟了  - 在研究和商业应用中—在以下领域:

生成图形: AI can 摘要视觉模式 来自艺术品,然后在幻想的重新渲染照片图像中使用那个艺术品的标志特征来应用这些模式。这些算法也可以 改变任何粗糙的涂鸦 陷入令人印象深刻的绘画,似乎是由专家人类艺术家创造的,描绘了真实世界的模式。他们能 采取手绘人类面孔的草图 并算法转换为光电型图像(以下)。

他们可以指导一个 计算机呈现任何图像 所以它看起来好像是一个特定的人类艺术家以特定风格组成。他们可以 从任何形象有机召唤 源中不存在的任何模式,图形和其他细节。

生成照片: AI can 自动更正照片 通过生成和叠加到原始的任何视觉元素上,这些元素丢失,模糊或误导。它也可以 转换任何低分辨率原始图像 进入自然的高分辨率版本。 It can 生成自然观光但合成 通过混合现有肖像或抽象的特征来使用来自任何特定肖像的抽象功能的人类面。 

它可以 从语义标签映射生成照片逼真图像.

生成音频: AI can 渲染任何计算机生成的语音 进入一个真正听起来像是在人类声道中自然产生的。它可以 翻译文本到言语 具有惊人的自然。它也可以 谱曲 感觉就像它表达了一些真实的感觉在实际的人类音乐家的灵魂中。

生成视频: AI can 调整框架 在一个运动图片中,符合导向器想要实现的任何风格,照明或其他效果。

生成文本: AI can 生成自然语言内容 以最高速度的规模迅速地迅速繁殖。它可以 生成标题,注释和其他叙述 从图像和其他内容。它可以 混合现有的字体 进入新字体设计。

生成代码: AI can 生成计划代码的构建 这解决了感兴趣的应用领域。

生成材料: AI可以 even render 假肢有机分子和通过划痕时的其他物品 3D打印克里普尔克和其他技术。

2018年及以后,更多的解决方案将来到市场 - 在所有垂直方面 - 使用已知的前沿AI方法 生成的对抗网络(GANS) 以惊人的准确度算法算法创建各种各种的数字和模拟物体。

在2019年之前,更多的提供商将推出GaN驱动的工具和工作台,用于软件编程,计算机辅助设计,Web内容开发,音乐组成,图像操纵,视频制作和 其他创造性学科。和 生成照片应用程序 可能会在移动设备和其他大规模市场IOT端点上进行每种智能相机应用。

巴兰是A. 大规模全球研究重点 在2017年的AI社区。GAN技术的进步步伐可能会在来年加速。和 生成设计技巧 很可能会进入全球数据科学,创意和工程专业的核心课程。

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