冥河世界

英伟达GauGAN是一款非常【cháng】不错【cuò】图像制作工具，能够【gòu】通过草图来构建出真实的图像，让用户能够大胆发挥自己的想象力，在几秒【miǎo】钟【zhōng】内画出草图，并将其转换为逼真的照片【piàn】，感兴趣【qù】的用户不要错过了，欢迎下载使用【yòng】！

冥河世界

新手画家可能会用画笔在【zài】画布上画画，目的是创作一幅壮【zhuàng】美的日落景观图――崎岖的、白雪覆盖的山峰【fēng】倒映在清澈的湖泊中――但最终画出来的只不过是一些看【kàn】起来【lái】更像多色墨水点的东西。

但是【shì】，由 Nvidia Research 开发的深度学习模型【xíng】却恰恰相反：它可以轻松【sōng】地将粗糙的涂鸦变成照片级【jí】的写实杰作。该工【gōng】具利用生成的对抗网络（GANs）将语意分割【gē】图转换为逼真的图像。

这【zhè】款使用该【gāi】模型的交互式应用程序【xù】，轻轻松松地就达到了后印象派画家的水平，它被【bèi】命名为 GauGAN。

GauGAN 可以为从建筑师、城市规划者到景观设计师和游戏开发【fā】商的每个人提供一个强大的工具来【lái】创建虚拟世界【jiè】。有【yǒu】了一【yī】个能够理解现实世【shì】界的人工智能，这些专业人员可以更好地设计出想要的原型，并快速改变它们。

NVIDIA 应用深度学习研究院副总裁 Bryan Catanzaro 说：「用【yòng】简单的草图进行头脑风暴设【shè】计要容易【yì】得多，而且这项技术能够将草图转换成高度逼真的图像。」

Catanzaro 将 GauGAN 背后的技术比作「智能画笔」，它可以在粗略【luè】的语意分割图（即显示场景中【zhōng】对象【xiàng】位置的高级轮廓）中填充细【xì】节。

GauGAN 使用户可以画出语意分割图，并合成自己需要的场景，其中，这些分割图都需要相应的【de】标签，如天空、大【dà】海或者雪【xuě】。

经过 100 万张图片的训练，深度【dù】学习模型通过结果来填充景【jǐng】观：在池塘中画画，附【fù】近【jìn】的元素如树木和岩石【shí】将在水中映射。将一个段标【biāo】签从「草地」换成「雪」，整个图【tú】像将变为冬季场景，原来枝繁叶茂的树木则【zé】变成了不毛之地。

Catanzaro 说：「这就像一幅彩色【sè】的图画【huà】，描绘了一棵树在哪里，太阳在哪里，天空在哪里。」然后，神经网络【luò】能够根据对真实图像的了解【jiě】，填充【chōng】所有细节和纹理，以【yǐ】及反射、阴影和颜色。

GaoGAN 背【bèi】后的技术来自来自英伟达和 MIT 的研究团队，成员包括英伟达的 Ting-Chun Wang、刘明【míng】宇（Ming-Yu Liu），Taesung Park (当【dāng】时在英【yīng】伟达实习)，以及来自 MIT 的朱俊彦（Jun-Yan Zhu）。

英伟达再出黑魔法GauGAN：凭借几根线条，草图秒变风景照

草图秒变风景照，英伟达神笔马良GaoGAN终于开源了

昨天，关于【yú】GaoGAN又有新的进展，论文作者之一刘明宇在Tw itter上宣布，GaoGAN软件开放Beta测试，测试采【cǎi】用网页【yè】版，完全公开，无需注册和申请。也就是说【shuō】，之前我们只能看着【zhe】动图和【hé】说明视频惊叹，而现【xiàn】在可以亲自动手当一次“神笔马良”了。当画家，从未变得如此【cǐ】简单！

从GaoGAN的测试界面来看，与之前英伟达放出的Demo和视频介绍中几【jǐ】乎完全一样【yàng】。只需【xū】要首先点击屏幕下【xià】方的【de】服务条【tiáo】款前面的勾，就可以尽情作画啦。

软件界面上方支持调节画笔的粗细，左【zuǒ】方【fāng】可以【yǐ】选择风【fēng】景材质类型，比如大山、河流、森林、沙漠海洋等，下方支持更换【huàn】背景。如果你不会玩，可以看看这个视频，GaoGAN的开发者们手把手教你怎么玩！

总之你只管涂只管画就是，剩下的全交给它就是了。只要会画简笔画，GaoGAN就能让你找【zhǎo】到一种当艺术家的感觉，毕竟GaoGAN这个名字就【jiù】容易让人【rén】联想到那【nà】位和梵高相爱相杀的19世纪著名后印象派绘画大师【shī】高更。

冥河世界

艺术家可以使用画【huà】笔和油漆桶工具来设计他们自己的景观【guān】，如河流，岩【yán】石和云。样式转换算法允许【xǔ】创作者应用滤镜 - 将日间场【chǎng】景更改为日落，或将照片级逼【bī】真的图像更改为绘画。用户甚【shèn】至可以将自己的过滤器上传到他【tā】们的杰作上，或上传自定义【yì】分割地图和风景图像作为其艺术作品的基础

以后印象派画家保罗【luó】・高更命名的GauGAN从分割图创建逼真的【de】图像，分割图标记为描绘场景布局的【de】草图【tú】。

一步一步，在您自己的肖像或风景中看到深刻的学习推理。我们的研究人员开发了最先进的图像重建功能，可以使用训练模型生【shēng】成的新像素填充图像【xiàng】中缺失的【de】部分，而不依赖于照片中缺失的像素。用【yòng】风景或肖像【xiàng】拍摄。随意擦除 - 摆脱那个照片制作者或你的【de】前任，然后看看【kàn】当新的像素被涂在洞中时会发生什么。

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