24.06.2019 Новости, Исследования и разработкиИсследовательская группа Microsoft Research представила генеративно-состязательную нейросеть, которая способна генерировать изображения с несколькими объектами на основе текстового описания. В отличие от более ранних подобных алгоритмов text-to-image, которые были способны воспроизводить изображения только базовых объектов, эта нейросеть может более качественно справляться со сложными описаниями. Сложность создания алгоритма в том, что ранее бот был не способен в хорошем качестве воссоздавать все базовые объекты по их описаниям и, кроме того, не мог проанализировать то, как несколько объектов относятся друг к другу в рамках одной композиции. К примеру, чтобы создать изображение по описанию «Женщина в шлеме сидит на лошади», нейросеть должна была семантически «понять», как каждый из объектов относится друг к другу. Эти проблемы удалось решить, обучив нейросеть на основе открытого дата-сета COCO, содержащего разметку и данные сегментации для более чем 1,5 млн объектов. В основе алгоритма – объектно-ориентированная генеративно-состязательная нейросеть ObjGAN (Object-driven Attentive Generative Adversarial Newtorks). Она анализирует текст, выделяя из него слова-объекты, которые необходимо расположить на изображении. В отличие от обычной генеративно-состязательной сети, состоящей из одного генератора, который создает изображения, и одного дискриминатора, который оценивает качество сгенерированных изображений, ObjGAN содержит два различных дискриминатора. Один ...
читать далее.
