Немецкие программисты научили нейросеть живописи

Коллектив ученых из Германии разработал искусственную нейронную сеть, которая позволяет «синтезировать» изображение из двух независимых источников: одно из них дает только содержание, другое — только стиль.

Как передает AZE.az, немецкие программисты под руководством ученого Леона Гэтиса опубликовали в издании Nature Communications результаты исследования компьютерного алгоритма, который может подражать стилю живописи различных художников.

В статье приведены примеры работ в стиле Винсента Ван Гога, Пабло Пикассо, Эдварда Мунка, Василия Кандинского. Нейросеть обрабатывала фотографии в определенном стиле, получая максимально похожие изображения на знаменитые картины.

Нейронная сеть имеет 19 вложенных слоев, обработка исходного изображения происходит в несколько стадий. Все картины, по словам ученых, были созданы примерно за один час. После оптимизации работы изображения должны получаться еще быстрее.

По словам авторов проекта, вычислительные процессы этого алгоритма отражают особенности работы человеческого мозга. «Ключевое открытие этого исследования — это факт, что нейросеть может различать понятия о содержании и стиле. Мы можем оперировать ее представлениями о них по отдельности, чтобы получать новые и осмысленные изображения», — говорят они.

Ранее разработчики Google с помощью нейросетей научили приложение Google Translate переводить надписи на 27 языках.

А программист Даниэль Джонсон  ранее  опубликовал результаты своих экспериментов по применению нейросетей для генерации классической музыки.