Nvidia - Navajeni smo že, da je z modernimi orodji mogoče fotografije zelo popraviti, a da lahko iz dneva naredimo noč in iz dežja sonce, je vseeno osupljivo. Nvidia je predstavila rezultate razvoja nevronskih mrež GAN (generative adversarial networks), s katerimi uspešno počne prav to. Čudež se zgodi, ko povežemo dve nevronski mreži, ki sta se izučili vsaka svoje obrti. Če se ena nevronska mreža uči prepoznavanja cest, druga pa pogleda ponoči, lahko z njuno kombinacijo fotografijo ceste podnevi spremenimo v nočno.
Ta teden je Nvidia objavila precej podroben znanstveni članek (napisan je bil že pred meseci) in na konferenci predstavile dosežke, ki so s tem dosegljivi. Možnosti so praktično neomejene, odvisne so le od tega, s čim smo nevronske mreže urili. Fotografijo okolice podnevi lahko spremenimo v nočno, poletno sončno v oblačno, deževno ali sneženo, fotografijo tigra lahko spremenimo v leoparda ipd., ter vse skupaj tudi v obratni smeri.
GAN-e so razvijala že številna podjetja in številni raziskovalci, a Nvidiini predstavljajo velik napredek zato, ker terjajo bistveno manj nadzora in sodelovanja ljudi pri urjenju. Če bi želeli GAN naučiti spreminjanje dnevnega kadra v nočnega, bi si moral ogledati veliko fotografij, ki so bile posnete ob obeh časih iz istega zornega kota. Glavna prednost Nvidiinih GAN je lažje delo, saj ne potrebujemo tako natančno posnetih in ročno označenih podatkov za urjenje.
Na, takle imamo. Vse manj in manj lahko zaupamo posnetkom v kakršnokoli obliki. Ali bo sploh karkoli lahko veljalo za dokazno gradivo, če lahko sfejkamo vse?
Ja jaz sem že dolgo nazaj pomislil na "upgraded porno storitev". Sam si izbereš osebo (iz slik npr. ali pa izbereš neke idealne modele), scene, obleke, ... in sofware zgenerira filmček. Ma to bi bilo zanimivo. Mislem, da bo kmalu uresničljivo. In ogromen biznis.
Čudež? Imam dve diplomi iz področja računalniškega vida, pa se mi tole ne zdi pretiran čudež.
Slike, na katerih se scene skorajda ne vidi, se že s preprostimi algoritmi da zelo lepo popraviti.
Tudi s segmentacijo se da narediti ogromno (na začetku je prav impresivno).
Sicer vseeno zanimivo.
potemtakem me zanima tvoje poznavanje podrocja, ce tole ti vidis kot nek filter in segmentacijo. z nobeno segmentacijo in nobenim filtrom ne bos mogel narest necesa niti priblizno podobnega. rabis zelo dobro glovoko konvolucijsko mrezo in dober GAN sistem da lahko v vsaki sliki najde interno visoko-dimenzionalno predstavitev, invariantno od tega ali sije sonce podnevi ali pada sneg ponoci, s cemer lahko delas transformacije v tem prostoru (tipa sneg -> sonce).
mimogrede, tole ni toliko podrocje "racunalniskega vida" kot je podrocje strojnega ucenja. enake metode delajo na stvareh, popolnoma nepovezanih s sliko in videom. ti govoris o "handcrafted" algorotmih, ki bi nekaj delali na slikah, ampak point je, da je taka transformacija dalec, dalec prevec kompleksna da bi se kaj takega dalo rocno ustvarit.
mislim, resno. tole je stvar, ki bi se vodilnim na podrocju pred 4 leti zdela znanstvena fantastika, tako da raznim pametnjakovicem z diplomami ne svetujem, da probavajo izpast pametni, ces da ni to nic posebnega.
ce samo pogledas tale izsek:
in gledas detajle na drevesu, kako so celo sence na cesti zgenerirane na 'naraven' nacin, kako ima avto drugacne odseve, kako drugace izgleda rastje in gozd, ... je tezko ostat neimpresioniran.
mislim, resno. tole je stvar, ki bi se vodilnim na podrocju pred 4 leti zdela znanstvena fantastika, tako da raznim pametnjakovicem z diplomami ne svetujem, da probavajo izpast pametni, ces da ni to nic posebnega.
ce samo pogledas tale izsek:
in gledas detajle na drevesu, kako so celo sence na cesti zgenerirane na 'naraven' nacin, kako ima avto drugacne odseve, kako drugace izgleda rastje in gozd, ... je tezko ostat neimpresioniran.
Pa kako ti na tako razmazani sliki razločiš te detajle?! Vsaka čast!
mislim, resno. tole je stvar, ki bi se vodilnim na podrocju pred 4 leti zdela znanstvena fantastika, tako da raznim pametnjakovicem z diplomami ne svetujem, da probavajo izpast pametni, ces da ni to nic posebnega.
ce samo pogledas tale izsek:
in gledas detajle na drevesu, kako so celo sence na cesti zgenerirane na 'naraven' nacin, kako ima avto drugacne odseve, kako drugace izgleda rastje in gozd, ... je tezko ostat neimpresioniran.
Tudi mene zanima, o kaksnih algoritmih govori FireSnake. Ce se vse to ze da narest in je tako preprosto, potem najbrz nebi bilo v novicah, ne?
Ja jaz sem že dolgo nazaj pomislil na "upgraded porno storitev". Sam si izbereš osebo (iz slik npr. ali pa izbereš neke idealne modele), scene, obleke, ... in sofware zgenerira filmček. Ma to bi bilo zanimivo. Mislem, da bo kmalu uresničljivo. In ogromen biznis.
Če žena ne bo hotela posneti domačega filmčka - no problem - boš zbral par njenih fotk v kopalkah in portretov, vse to nalimaš na Jenno Jameson in voila.
Antifašizem je danes poslednje pribežališče ničvredneža, je ideologija ničesar
in neizprosen boj proti neobstoječemu sovražniku - v zameno za državni denar
in neprofitno najemno stanovanje v središču Ljubljane. -- Tomaž Štih, 2021
Že pred skoraj 10 leti je bila objavljena fotka z močnim blurom, zraven pa obdelana, jasna, brez blura. V forumu seveda polno "znalcev" z: To je fejk!!111
Če se mi bo dalo, bom poiskal...
Motiti se je človeško.
Motiti se pogosto je neumno.
Vztrajati pri zmoti je... oh, pozdravljen!
mislim, resno. tole je stvar, ki bi se vodilnim na podrocju pred 4 leti zdela znanstvena fantastika, tako da raznim pametnjakovicem z diplomami ne svetujem, da probavajo izpast pametni, ces da ni to nic posebnega.
ce samo pogledas tale izsek:
in gledas detajle na drevesu, kako so celo sence na cesti zgenerirane na 'naraven' nacin, kako ima avto drugacne odseve, kako drugace izgleda rastje in gozd, ... je tezko ostat neimpresioniran.
Pa kako ti na tako razmazani sliki razločiš te detajle?! Vsaka čast!
Elementi so tam, samo v slabsi kvaliteti. Sej bi tut vidu al je lulcek al lulika na razmazani sliki...
Nekateri v isti koš mečejo klasične algoritme za spreminjanje slike (kar pravzaprav šteje že vsak makro v photoshopu, ter preprosti algoritmi ostrenja slike), ter nevronske mreže ki adaptirajo celotno pokrajino iz nočjo/dnevom, soncem/dežjem, zimo/poletjem. Da dol padeš. Zveni kot da manjka še kakšna diploma iz področja. Bo treba pisat avtorjem člankov, da niso naredili nič presenetljivega... me zanima kakšen bo njihov odgovor.
Čudež? Imam dve diplomi iz področja računalniškega vida, pa se mi tole ne zdi pretiran čudež.
Slike, na katerih se scene skorajda ne vidi, se že s preprostimi algoritmi da zelo lepo popraviti.
Tudi s segmentacijo se da narediti ogromno (na začetku je prav impresivno).
Sicer vseeno zanimivo.
potemtakem me zanima tvoje poznavanje podrocja, ce tole ti vidis kot nek filter in segmentacijo. z nobeno segmentacijo in nobenim filtrom ne bos mogel narest necesa niti priblizno podobnega. rabis zelo dobro glovoko konvolucijsko mrezo in dober GAN sistem da lahko v vsaki sliki najde interno visoko-dimenzionalno predstavitev, invariantno od tega ali sije sonce podnevi ali pada sneg ponoci, s cemer lahko delas transformacije v tem prostoru (tipa sneg -> sonce).
mimogrede, tole ni toliko podrocje "racunalniskega vida" kot je podrocje strojnega ucenja. enake metode delajo na stvareh, popolnoma nepovezanih s sliko in videom. ti govoris o "handcrafted" algorotmih, ki bi nekaj delali na slikah, ampak point je, da je taka transformacija dalec, dalec prevec kompleksna da bi se kaj takega dalo rocno ustvarit.
Z napisanim se strinjam (glede tega, da lahko spremeniš vreme). Jaz sem govoril o tem, da lahko z zelo preprostimi algoritmi (gray world assumptions, white balance) včasih pridemo do zelo dobrih rezultatov (noč spremeniti v dan). Nikakor pa s temi ne bi odstranili dežja (spremenili vremena).
Nekateri v isti koš mečejo klasične algoritme za spreminjanje slike (kar pravzaprav šteje že vsak makro v photoshopu, ter preprosti algoritmi ostrenja slike), ter nevronske mreže ki adaptirajo celotno pokrajino iz nočjo/dnevom, soncem/dežjem, zimo/poletjem.
Jaz sem prebral vse komentarje. Nisem zasledil, da bi kdo to dvoje metal v isti koš.
Nekateri v isti koš mečejo klasične algoritme za spreminjanje slike (kar pravzaprav šteje že vsak makro v photoshopu, ter preprosti algoritmi ostrenja slike), ter nevronske mreže ki adaptirajo celotno pokrajino iz nočjo/dnevom, soncem/dežjem, zimo/poletjem.
Jaz sem prebral vse komentarje. Nisem zasledil, da bi kdo to dvoje metal v isti koš.
Lahko citiraš, prosim?
Nisem poznal algoritma, ki si ga omenil, bi pa rad videl kaksen primer, kako spremenis z njim noc v dan.
Spotaknili s(m)o se ob to, da si prikazal dosezek kot nic posebnega, ker ti poznas neke algoritme. S tem si impliciral, da sta zadevi podobni (oz. je zahtevnost enaka).
Ce bi bil dober raziskovalec, potem bi poznal razliko med algoritmom, ki mal spremeni osvetlitev in algoritmom, ki na drevesa 'pricara' listje. Razlika med njima je kot... noc in dan (kaksno nakljucje!). Tale meme je precej na mestu:
Nekateri v isti koš mečejo klasične algoritme za spreminjanje slike (kar pravzaprav šteje že vsak makro v photoshopu, ter preprosti algoritmi ostrenja slike), ter nevronske mreže ki adaptirajo celotno pokrajino iz nočjo/dnevom, soncem/dežjem, zimo/poletjem.
Jaz sem prebral vse komentarje. Nisem zasledil, da bi kdo to dvoje metal v isti koš.
Lahko citiraš, prosim?
Nisem poznal algoritma, ki si ga omenil, bi pa rad videl kaksen primer, kako spremenis z njim noc v dan.
Spotaknili s(m)o se ob to, da si prikazal dosezek kot nic posebnega, ker ti poznas neke algoritme. S tem si impliciral, da sta zadevi podobni (oz. je zahtevnost enaka).
Ce bi bil dober raziskovalec, potem bi poznal razliko med algoritmom, ki mal spremeni osvetlitev in algoritmom, ki na drevesa 'pricara' listje. Razlika med njima je kot... noc in dan (kaksno nakljucje!). Tale meme je precej na mestu:
Daj si še enkrat preberi, kaj sem naoisal (ker, očitno, nisi razumel). Pa ne polagaj mi besed v usta, prosim.
Nekateri v isti koš mečejo klasične algoritme za spreminjanje slike (kar pravzaprav šteje že vsak makro v photoshopu, ter preprosti algoritmi ostrenja slike), ter nevronske mreže ki adaptirajo celotno pokrajino iz nočjo/dnevom, soncem/dežjem, zimo/poletjem.
Jaz sem prebral vse komentarje. Nisem zasledil, da bi kdo to dvoje metal v isti koš.
Lahko citiraš, prosim?
Ti: Slike, na katerih se scene skorajda ne vidi, se že s preprostimi algoritmi da zelo lepo popraviti. Jaz: Nekateri v isti koš mečejo klasične algoritme za spreminjanje slike ... ter nevronske mreže. Ti: Jaz sem prebral vse komentarje. Nisem zasledil, da bi kdo to dvoje metal v isti koš. WOW! Zgoraj omenjeno si napisal pod članek o nevronskih mrežah... potem se pa (vsaj upam da) pretvarjaš da ti ni jasno zakaj nekateri ostali mislimo da je napisano neumnost...
Nisem poznal algoritma, ki si ga omenil, bi pa rad videl kaksen primer, kako spremenis z njim noc v dan.
Spotaknili s(m)o se ob to, da si prikazal dosezek kot nic posebnega, ker ti poznas neke algoritme. S tem si impliciral, da sta zadevi podobni (oz. je zahtevnost enaka).
Ce bi bil dober raziskovalec, potem bi poznal razliko med algoritmom, ki mal spremeni osvetlitev in algoritmom, ki na drevesa 'pricara' listje. Razlika med njima je kot... noc in dan (kaksno nakljucje!). Tale meme je precej na mestu:
+1 pod vse napisano Sicer pa dostikrat omenim ta XKCD mojim sodelavcem, ko mi rečejo "sej je ja preprosto"... :)
Ti: Slike, na katerih se scene skorajda ne vidi, se že s preprostimi algoritmi da zelo lepo popraviti. Jaz: Nekateri v isti koš mečejo klasične algoritme za spreminjanje slike ... ter nevronske mreže. Ti: Jaz sem prebral vse komentarje. Nisem zasledil, da bi kdo to dvoje metal v isti koš.
In kje (v isti sapi) omenjam nevronske mreže? Če ti pričakuješ vse strogo on topic: good luck with that. Ti razumeš tisto, kar hočeš razumeti, ne tisto, kar je dejansko napisano. Govoril sem o slikah, na katerih je premalo svetlobe (v našem primeru noč). In (še enkrat) tam nam ti preprosti algoritmi (lahko) dajo dobre rezultate.
In, kot sem že uvodoma povedal: gre za zelo preprosta algoritma in človek je lahko presenečen, kakšen rezultat dobimo. Škoda, da nimam zadeve v polni ločljivosti.
Pozabil sem omeniti (hvala, da si me opomnil): slikano je bilo kozi pol prosojno ogledalo (propustnost nekje od 60 do 65%). V polni ločljivosti se zadeva lepše vidi.
In, kot sem že uvodoma povedal: gre za zelo preprosta algoritma in človek je lahko presenečen, kakšen rezultat dobimo. Škoda, da nimam zadeve v polni ločljivosti.
Rezultat je tocno tak, kot sem pricakoval, da bo. Kako se ti zdi tale slika: https://imgur.com/tLBR1Mo
To sem dobil v manj kot dveh minutah v slikarju samo s spreminjanjem globalnih lastnosti slike: nasicenost, osvetljenost, mal igranja s histogrami. Slike teh preprostih algoritmov izgledajo kot filtri na mobitelu. Sedaj pa pojdi nazaj na slike iz novice in probaj ugotovit, kaksna je razlika med rezultati teh preprostih algoritmov in tistimi v novici.
Gre zgolj za to, da informacija o barvah ostane (čeprav na oko temu ni tako). Za primer temnih slik. Načinov, kako do tega pridemo, je več. Hotel sem samo pokazati, da se da (za primer, ki sem ga omenil).
Kako točno je tole tako enostavno kot primer iz novice?
Ciljal sem na primer "noč v dan". Seveda imajo oni daleč boljše rezultate. A je tudi postopek dosti bolj kompleksen. Jaz pa govorim o algoritmih, ki se implementirajo v parih vrsticah.
Torej praviš, da je polet na luno enak tvojemu skoku na mestu? Seveda, da je tam raketa višje, ampak ima tudi bolj kompleksne stvari kot tvoj skok? Saj bi lahko samo napisal, da imaš diplomo, če si hotel to izpostaviti, ker vzporednic tule ni prav veliko. Glej tisti meme zgoraj, je zelo dober.
@FireSnake, daj nehaj bluzit. Največja razlika med tem, kar si pokazal ti in kar je pokazano na zgornjih videih je to, da so pri njih razlike med noč/dan tudi v različnih odsevih, lučeh na avtomobilih, sencah, ... Tvoj primer ima povsod enake sence, enake odseve,... Ista slika, samo posvetljena. Ker tako obvladaš algoritme, pa mi video predelaj tako, da bo na nočni sliki nekje sredi sobe ena luč, na dnevni pa bo sonce sijalo skozi okno. Aja, pa ne pozabi upoštevati sence, ki jo drevo pred oknom meče na en del v sobi.
In, kot sem že uvodoma povedal: gre za zelo preprosta algoritma in človek je lahko presenečen, kakšen rezultat dobimo. Škoda, da nimam zadeve v polni ločljivosti.
A to je tvoj primer, ki kaže dokazuje tvoj prav? Kot prvo, algoritem ki poudari svetlost (torej preprosto vrže vse RGBje na posameznem pikslu na višje vrednosti) ali pa kontrast (torej povečevanje tiste posamezne RGB vrednosti ki je v pikslu najvišja) se ne more NITI PRIBLIŽNO kosati s tem da ti na zimskem drevesu doriše zelenje. Kako ti to ni jasno? Kako lahko tak primer prilepiš pod ta članek? A je bilo to, da so iz dnevne slike naredili nočno, vse kar si prebral, pa si mislil da gre samo za zatemnitev? Ker kljub temu da imaš dve diplomi iz tematike, dvomim da ravno razumeš kaj so avtorji dosegli. Zelo dvomim. Ko berem tvoje komentarje, mi zveniš kot bi zvenel kak otrok, ki je zagledal prvi avto na notranje izgorevanje na svetu in trdil "pa sej so ja že v prazgodovini poznali pleh, kolo in ogenj - nič posebnega".
Sem kje omenil, da gre za kompleksne algoritme? Že uvodoma sem povdaril, da ne. In rezultati so temu primerni. (in glede na to kako preprosti so so rezultati kar OK)
Ni pa treba (za podoben rezultat) delati tega:
To sem dobil v manj kot dveh minutah v slikarju samo s spreminjanjem globalnih lastnosti slike: nasicenost, osvetljenost, mal igranja s histogrami.
Ostali pa: zadihajte malo, vam ne bo škodlo (ker se mi res ne da prerekati z nergači)
. 
(ker se mi res ne da prerekati z nergači)