फोटो पुनर्निर्माण कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करते हुए

(13) | 24/04/2018 | अनुवाद करना:

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शोधकर्ताओं ने कंपनी एनवीडिया लियू गुइलिन के नेतृत्व में, वे एक कृत्रिम खुफिया गहरी सीखने में सक्षम पुन: बनाने और क्षतिग्रस्त तस्वीरें सुधारना विकसित किया है. डेमो में, हम अलग अलग तस्वीरों से हटा वस्तुओं और टुकड़े को देख सकते हैं. कृत्रिम बुद्धि तुरंत यथार्थवादी बनावट के साथ अंतराल को भरने के लिए सक्षम है.

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मानव व्यक्तियों कृत्रिम बुद्धि द्वारा बनाई गई हैं तीन शोधकर्ताओं एनवीडिया एक कृत्रिम खुफिया आवेदन बनाया, व्यक्तियों की यथार्थवादी छवियों के उत्पादन में सक्षम है जो वास्तव में वहाँ नहीं कर रहे हैं.
को “जादू रबड़” फ़ोटोशॉप का अब वीडियो के साथ काम करता है सामग्री वाकिफ भरें विशेषता यह है कि तस्वीरों के लिए Photoshop में मौजूद है, अब जादुई प्रभाव के बाद एक वीडियो आवेदन से वस्तुओं को मिटा सकते हैं. आप वस्तुओं का चयन करने के बाद आप हटाना चाहते हैं, कृत्रिम बुद्धि कार्यक्रम पूरे क्लिप में अंतराल को भरने जाएगा.
बस फ़ोटो-यथार्थवादी छवियों में बदल नमूने NVIDIA ग्राफ़िक्स कंपनी एक एल्गोरिथ्म है कि फ़ोटो-यथार्थवादी छवियों में अपने चित्र धर्मान्तरित पैदा कर दी है. सीधे शब्दों में कुछ सरल लाइनों ले, रंग जोड़ने, और कृत्रिम बुद्धि अपनी परियोजना की व्याख्या और एक तस्वीर के रूपांतरण कार्यभार संभाला.
कृत्रिम बुद्धि का उपयोग कर सफाई तस्वीरें NVIDIA कंपनी के शोधकर्ताओं ने, आल्टो विश्वविद्यालय और एमआईटी गहरी सीखने के आधार पर एक विधि विकसित की है, चित्र में शोर या अन्य हस्तक्षेप से छवियों सही कर सकते हैं जो.
की 30 एफपीएस वीडियो ऐ के साथ करने के लिए 240 fps परिवर्तित NVIDIA कंपनी के शोधकर्ताओं ने गहरी सीखने के आधार पर एक प्रणाली विकसित की, जो प्रति सेकंड 30 फ्रेम के एक वीडियो से उच्च गुणवत्ता धीमी गति वीडियो उत्पादन कर सकते हैं, श्रेष्ठ विभिन्न नवीनतम तरीके एक ही लक्ष्य है.
लेजर शाकनाशी कार्बन रोबोटिक्स कंपनी की एक मशीन जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सटीक लेजर का उपयोग करती है, ताकि यह अन्य खेती वाले पौधों के बीच उगने वाली बेकार घास को जला दे और उनके विकास को रोक दे.
अमेका ह्यूमनॉइड रोबोट ब्रिटिश कंपनी इंजीनियर आर्ट्स अमेका प्रस्तुत करती है, बहुत यथार्थवादी और कुछ हद तक डरावने चेहरे के भाव के साथ एक ह्यूमनॉइड रोबोट. कृत्रिम बुद्धि द्वारा नियंत्रित, अमेका इंसानों के साथ बातचीत करने में सक्षम है, लेकिन अभी तक चलने की क्षमता नहीं है.
सबसे यथार्थवादी “झूठा” मांस मांस कंपनियों और असंभव फूड्स परे इंजीनियर और आविष्कारक मार्क Rober दौरा, और प्रत्यक्ष देख बनावट और मांस का स्वाद में सबसे अधिक यथार्थवादी बनाने का तरीका, विशेष रूप से प्राकृतिक सामग्री से.
वे मैकडॉनल्ड्स के लिए उनके चेहरे के साथ एक पोस्टर लटका Jevh और उसके दोस्त ईसाई, वे विचार विज्ञापन के रूप में उनके चेहरे के साथ एक बड़े पोस्टर लगाने के लिए किया था, मैकडॉनल्ड्स रेस्तरां की खाली दीवार पर. फोटोग्राफी के लिए, वे शर्ट और McDonalds होल्डिंग कंपनी के उत्पादों पहनी थी. वे एक तस्वीर लेने के लिए और यह विस्तार, और एक सप्ताह बाद दीवार से अटक जब कोई भी उन्हें देखा था. 51 दिन बाद, पोस्टर अवशेष.
एक फोटो से वीडियो और ऑडियो माइक्रोसॉफ्ट ने अभी VASA 1 जारी किया है, एक प्रभावशाली नई तकनीक जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके फ़ोटो में वीडियो और ऑडियो जोड़ सकती है.
जीवन भर लड़ाई-झगड़े, एक कृत्रिम बुद्धि द्वारा एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक पुरुष और एक महिला की लड़ाई की छवि बनाती है, किशोरावस्था से बुढ़ापे तक.
अग्रभागों और दुकानों का यथार्थवादी लघुचित्र उपयोगकर्ता मोर्डी मिनीटूरस कुछ अत्यंत यथार्थवादी लघुचित्र बनाता है, पुरानी इमारतों और दुकानों के अग्रभागों से जो वह तस्वीरों में पाता है. यहां उन्होंने मैनहट्टन में योना शिमेल बेकरी के मुखौटे का एक लघु चित्र बनाया.
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉफ़्टवेयर जो होठों की गतिविधियों का अनुवाद और परिवर्तन करता है जॉन फ़िंगर ने हेजेन के नए वीडियो अनुवाद टूल का परीक्षण किया. सॉफ़्टवेयर आपको विभिन्न भाषाओं में बोलने वाले व्यक्ति के वीडियो का अनुवाद करने की अनुमति देता है, साथ ही उन भाषाओं में होठों की गतिविधियों को सिंक्रनाइज़ भी करता है. AI-आधारित टूल 9 भाषाओं में अनुवाद कर सकता है. वीडियो में जॉन फिंगर सबसे पहले अंग्रेजी में बोलते हैं, और सॉफ़्टवेयर ने वीडियो का फ़्रेंच और जर्मन में अनुवाद किया.
फोटो संपादन का भविष्य आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मदद से, तस्वीरों को अद्भुत आसानी से मौलिक रूप से बदला जा सकता है.
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ फोटो बदलें फोटो संपादन एक नए स्तर पर पहुंच गया है. मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट फॉर कंप्यूटर साइंस के शोधकर्ता, सरब्रुकन रिसर्च सेंटर के, एमआईटी की, पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय और Google के, GAN का उपयोग करके एक इमेज प्रोसेसिंग विधि विकसित की (उत्पादक विपरीत नेटवर्क) जो हमें एक छवि में लगभग सब कुछ नियंत्रित करने की अनुमति देता है. आप दो बिंदुओं को रखते हैं और फोटो में मौजूद वस्तुओं को 3D स्पेस में ले जाते हैं.