these ai generated pokemon are strangely compelling 119766
Някои от дизайните на Pokemon са неудобно близки до реалността (поне от безопасно разстояние)
Ярко си спомням как деца в училище тъпчеха около плакати на оригиналните 150 Pokemon (някои дори бяха ламинирани!), И тъй като поредицата се приближава до границата от 900 mon, се чувствам като подходящ момент да видите какъв вид дизайни на Pokemon могат да избухнат от добре обучен AI.
Както е показано в този експеримент от Макс Улф , който е специалист по данни в BuzzFeed, е възможно да създадете някои забавни, странни и зловещо точен джобни чудовища с невронна мрежа.
Принудих бот да разгледа всеки покемон и му казах да генерира свой собствен. Ето резултатите.
(това не е шега, всъщност така ги направих) pic.twitter.com/MfJUWJHZoB
— Макс Улф (@minimaxir) 15 декември 2021 г
На посветен Покемон фен, много от съществата веднага ще се регистрират като немаркови, но се обзалагам, че бих могъл да бъда измамен с няколко от тях в бърза викторина.
След като получи много заслужен интерес към изкуството в Twitter и Reddit, Woolf публикува две Повече ▼ партиди покемони, генерирани от изкуствен интелект, и си струва да ги разгледате отблизо:
Уау, всички наистина, наистина харесвате тези генерирани от изкуствен интелект покемони!
Като благодарност за цялата ви подкрепа, какво ще кажете за ДРУГА БОНУСНА ПАРТИДА?! pic.twitter.com/kM3Kc8bBe6
— Макс Улф (@minimaxir) 15 декември 2021 г
Пишейки повече за проекта в Reddit, Woolf каза, че AI, използван тук, е фино настроен ruDALL-E на официалните изображения на Pokemon (т.е не VQGAN + CLIP или Wombo Dream). Начинът, по който AI работи, е, че генерира изображенията отгоре вдясно на парчета 8×8. Той взема проби от следващата част донякъде произволно, така че изображението да е последователно, като процесът на фина настройка учи AI да разпознава по-добре парчета от Pokemon.
Макар че би било невероятно да имате интерактивна демонстрация (не за разлика от лесната за използване Pokemon Fusion инструмент), както казва Woolf, не е много преносим/лесен за използване.
Темата за генеративни съревнователни мрежи се появи в последвалия разговор в Reddit, и той отговори на това Има опити да се обучи GAN на Pokemon, но е много, много трудно да се получи последователен резултат. (GAN изискват голямо количество нормализирани висококачествени входни изображения, каквито Pokemon не са.) Може би това ще вдъхнови други експерименти!
Машините, които учат за Pokemon, са много над главата ми, но все пак очарователно. Изображението в горната част на тази статия показва някои от любимите ми малки чудовища и да, номер 2 ни отблъсква. #4 изглежда като някакъв случаен NFT, а #8 е достатъчно ценен, за да бъде истински.
Надявам се фен артът да излезе извън контрол възможно най-скоро.
qa въпроси за тестово интервю и отговори за опитни