Sieć neuronowa nauczyła się tworzyć złożone obrazy według opisu tekstowego

Naukowcy opracowali generatywną, przeciwstawną sieć neuronową, która jest bardzo podobna do przedstawionej.

dawniej algorytm Microsoft AttGAN.Różnica polega na tym, że nowa sieć neuronowa podczas tworzenia obrazów na podstawie tekstu jest zorientowana obiektowo – innymi słowy analizuje pożądany tekst i na gotowym obrazie układa obiekty z biblioteki.

Algorytm został przeszkolony na 328 tys. Obiektów z opisem tekstowym zebranym w zbiorze danych COCO.

Badanie mówi, że prezentowana sieć neuronowa lepiej radzi sobie z tworzeniem tekstowego opisu złożonych obiektów, które zawierają wiele drobnych szczegółów.

Wcześniej laboratorium sztucznej inteligencji na Facebooku wprowadziło sztuczną inteligencję, która może wygenerować przepis na tę potrawę ze zdjęć żywności.