В последнее время я сделал порт Tensorflow pix2pix от Isola и др., окутанный в статью “Интерпретация изображения в Tensorflow”. Я взял пару заранее подготовленных моделей и сделал интуитивно понятный веб вещь, чтобы дать им шанс. Хром прописан.

Модель pix2pix работает путем подготовки наборов фотографий, например, названия экстерьеров зданий к строительным фанерам, а затем пытается создать соответствующую картинку из любой информации, которую вы даете ей. Эта мысль исходит непосредственно из бумаги pix2pix, которая является приличным прочтением

Подготовлено около 2k фотографий кошачьего стада и края, естественным образом созданные из этих фотографий. Создает кошачьи затененные предметы, некоторые с лицами дурного сна. Лучший из них, который я видел на данный момент, был кошачьим зрителем.

Часть фотографий выглядит особенно ужасно, я думаю, так как проще увидеть, когда существо выглядит неправильно, особенно вокруг глаз. Автоматически распознанные края не являются превосходными и в целом не идентифицировали кошачьи глаза, ухудшая их, что делает их куском для подготовки интерпретационной модели фотографии.

Подготовлено по базе данных строительных шпонов к названным строительным экстерьерам. Не похоже, что это безопасно, как управлять огромной пустотой региона, однако, в случае, если вы поставите достаточно окон там, это часто имеет разумные результаты. Нарисуйте “перегородки” для затенения квадратных форм, чтобы искоренить вещи.

У меня не было названий различных кусков строительного шпона, поэтому я просто подумал о том, как они называются.

Подготовлено на основе базы данных ~ 50k снимков обуви, собранных из Zappos вместе с краями, полученными из этих снимков естественным образом. В случае, если вы отлично умеете рисовать края обуви, вы можете попробовать создать несколько новых структур. Помните, что она подготовлена на подлинных предметах, так что, если у вас есть шанс нарисовать больше 3D вещей, она, похоже, работает лучше.

Как и предыдущие, подготовленные на основе базы данных ~137k атласных снимков, собранных с Amazon и естественно произведенных по краям этих снимков. На случай, если вы нарисуете здесь обувь, а не тотализатор, вы получите странно законченную обувь.

Казнь

Модели были подготовлены и разосланы с содержанием pix2pix.py из pix2pix-tensorflow. Интеллектуальная демонстрация выполнена на javascript с использованием интерфейса Canvas Programming и запускает модель с использованием сегмента Datasets на GitHub. Должен быть доступен каждый из разрядов, близких к первому использованию pix2pix. Модели, использующие javascript, доступны на pix2pix-tensorflow-моделях.