Di recente, ho realizzato un porto di Tensorflow di pix2pix di Isola et al., avvolto nell’articolo Picture to Picture Interpretation in Tensorflow. Ho preso un paio di modelli già pronti e ho fatto un’intuizione web per dare loro un’inquadratura. Il cromo è prescritto.

Il modello pix2pix funziona attraverso la preparazione su set di immagini, per esempio, la costruzione di nomi di esterni per le impiallacciature degli edifici, e in seguito si sforza di produrre la relativa immagine di rendimento da qualsiasi immagine di informazione che gli si fornisca. Il pensiero viene direttamente dalla carta pix2pix, che è un’immagine decente per

Preparato su circa 2k fotografie feline stock e bordi creati naturalmente da quelle fotografie. Crea articoli felini ombreggiati, alcuni con facce da incubo. Il migliore che ho visto a questo punto è stato uno spettatore felino.

Una parte delle foto ha un aspetto particolarmente orribile, penso che sia più semplice vedere quando una creatura guarda male, soprattutto intorno agli occhi. I bordi auto-riconosciuti non sono eccellenti e in generale non hanno identificato gli occhi del felino, aggravandolo un pezzo per la preparazione del modello di interpretazione dell’immagine.

Preparato su un database di impiallacciature edilizie per la costruzione di esterni. Non sembra essere sicuro di come gestire un’enorme regione di vuoto, tuttavia, nel caso in cui vi si mettano abbastanza finestre, spesso ha risultati ragionevoli. Disegnare “divisori” ombreggianti forme quadrate per sradicare le cose.

Non avevo i nomi dei vari pezzi da costruzione, così ho pensato a come si chiamavano.

Preparato su un database di ~50k foto di scarpe raccolte da Zappos accanto a bordi prodotti da quelle foto naturalmente. Nel caso in cui siate bravi a disegnare i bordi delle scarpe, potete tentare di creare delle nuove strutture. Ricordate che è preparato su oggetti originali, quindi nella remota possibilità di poter disegnare più cose in 3D, sembra funzionare meglio.

Come quella precedente, preparata su un database di ~137k immagini a cartella raccolte da Amazon e prodotte naturalmente dai bordi di quelle foto. Nella remota possibilità di disegnare una scarpa qui piuttosto che una tote, si ottiene una scarpa stranamente rifinita.

Esecuzione

I modelli sono stati preparati e inviati con il contenuto di pix2pix.py da pix2pix-tensorflow. La demo intelligente è realizzata in javascript utilizzando l’interfaccia Canvas Programming ed esegue il modello utilizzando il segmento Dataset su GitHub. Ognuno di quelli scaricati vicino al primo utilizzo di pix2pix dovrebbe essere accessibile. I modelli utilizzati per l’utilizzo di javascript sono accessibili ai modelli pix2pix-tensorflow-models.