-
![[image]](https://www.balancer.ru/cache/sites/org/ha/habrastorage/getpro/habr/post_images/7d2/631/f87/128x128-crop/7d2631f87f11d595c901a8be6ae1fb7a.png)
Генерация нейросетями сюрра
нейросети в роли художникаТеги:
Alexandrc
Сообщение было перенесено из темы Околопрограммистский флуд и трансляции.
Что-то не нашел я на а-базе про топика про нейросети... не в юмор же 
DeepDream — Визуализатор работы нейросети
DeepDream — Визуализатор работы нейросети
инфо
инструменты
похоже на сон...когда мозг отдыхает примерно такое снится 
- Balancer [10.07.2015 17:17]: Тема создана из Околопрограммистский флуд и трансляции
Резюмируя, что я понял при беглом знакомстве с вопросом.
— Нейросеть обучают качественному распознаванию набору образов.
— На вход нейросети подают сигнал (хоть шумовой) и начинают его оптимизировать, с максимизацией на выходе заданного распознанного образа
— Нейросети обычно учатся определять образы произвольного положения и масштаба, поэтому при «обратном распознавании» получается не конкретная картинка, а масса элементов, характерных для образа.
Вот, например, последовательность такого преобразования.
Точнее тут, как я понимаю, подают картинку, смотрят, что в ней видит нейрость и оптимизируют картину таким образом, чтобы выделенные сигналы усилились. Т.е. фактически это визуальная иллюстрация образов, которые «видит» нейросеть.
— Нейросеть обучают качественному распознаванию набору образов.
— На вход нейросети подают сигнал (хоть шумовой) и начинают его оптимизировать, с максимизацией на выходе заданного распознанного образа
— Нейросети обычно учатся определять образы произвольного положения и масштаба, поэтому при «обратном распознавании» получается не конкретная картинка, а масса элементов, характерных для образа.
Вот, например, последовательность такого преобразования.
![[image]](http://files.balancer.ru/forums/attaches/2015/07/10-3889447-red-tree-orig.jpg)
![[image]](http://files.balancer.ru/forums/attaches/2015/07/10-3889447-red-tree-small-long.jpg)
![[image]](http://files.balancer.ru/forums/attaches/2015/07/10-3889447-red-tree-small-long-unsmoothed.jpg)
Точнее тут, как я понимаю, подают картинку, смотрят, что в ней видит нейрость и оптимизируют картину таким образом, чтобы выделенные сигналы усилились. Т.е. фактически это визуальная иллюстрация образов, которые «видит» нейросеть.
Прикреплённые файлы:
Ещё немного сюрра.
![[image]](http://files.balancer.ru/forums/attaches/2015/07/10-3889449-mccowan-mountain-3.jpg)
![[image]](http://files.balancer.ru/forums/attaches/2015/07/10-3889449-aus-5.jpg)
![[image]](http://files.balancer.ru/forums/attaches/2015/07/10-3889449-knight.jpg)
Прикреплённые файлы:
Материалы по теме.
Как нейронные сети рисуют картины
Умные алгоритмы уже умеют находить и распознавать лица, определять главную часть картинки, узнавать различные предметы. А нейронные сети пошли дальше и даже... // habrahabr.ruDeepDream — Визуализатор работы нейросети
С месяц назад в блоге Google research появилась запись про визуализацию работы нейросети — мол, как она видит изображения при обработке, пестрящая картинками... // geektimes.ruDeconvolutional Neural Network
Использование классических нейронных сетей для распознавания изображений затруднено, как правило, большой размерностью вектора входных значений нейронной сети,... // habrahabr.ru
Что интересно, в варианте с живыми существами очень активно лезут глаза. Видимо, это самое яркое отличие от прочих предметов, по которым в первую очередь происходит идентификация. Т.е. это не только человеческая заморочка «глаза — зеркало души», а вполне чистая математика 
Floyd> bad trip
Скорее всего именно такие механизмы и работают У нас итак идёт подстройка нейросети под найденный результат, т.е. в какой-то степени эти картинки показывает то, как и наш мозг распознаёт образы, хотя не так утрировано. А вот всякие вещества могут, видимо, сильно нарушать механизм в сторону усиления и фиксации обнаруженного образа. Т.е. и получается точно как на этих картинках. Только у нас база образов обширнее
...
И в мою теорию о природе сна как шумовых процессах в изолированной от входов нейросети тоже хорошо вписывается.
...
Кстати, в сурдокамере не что-то подобное ли начинают видеть? Тоже было бы вполне ожидаемо.
Скорее всего именно такие механизмы и работают
У нас итак идёт подстройка нейросети под найденный результат, т.е. в какой-то степени эти картинки показывает то, как и наш мозг распознаёт образы, хотя не так утрировано. А вот всякие вещества могут, видимо, сильно нарушать механизм в сторону усиления и фиксации обнаруженного образа. Т.е. и получается точно как на этих картинках. Только у нас база образов обширнее ...
И в мою теорию о природе сна как шумовых процессах в изолированной от входов нейросети тоже хорошо вписывается.
...
Кстати, в сурдокамере не что-то подобное ли начинают видеть? Тоже было бы вполне ожидаемо.
Соответственно, видео получают двух вариантов:
— В одном случае (как анигифка в топикстарте) просто обрабатывают в поисках образов каждый кадр и результаты показывают в видео
— Самоподобное преобразование, когда ищут новые образы в уже распознанной картинке, как на предыдущем ролике Ютуба. Отсюда и фрактальность лезет.
— В одном случае (как анигифка в топикстарте) просто обрабатывают в поисках образов каждый кадр и результаты показывают в видео
— Самоподобное преобразование, когда ищут новые образы в уже распознанной картинке, как на предыдущем ролике Ютуба. Отсюда и фрактальность лезет.
Представил, что можно получить, если обучить нейросеть порнухе
Floyd>> bad trip
Balancer> Скорее всего именно такие механизмы и работают
Я примерно таким образом ищу нужный товар на витрине (в развале множества хаотически лежащих предметов): мысленно представляя его среди разваленных товаров (этикеток, предметов, etc), при совпадении с тем что ищу, они начинают сливаться (когда совпадение ошибочное похоже бывает как раз на визуализированную картинку).
Balancer> Скорее всего именно такие механизмы и работают
Я примерно таким образом ищу нужный товар на витрине (в развале множества хаотически лежащих предметов): мысленно представляя его среди разваленных товаров (этикеток, предметов, etc), при совпадении с тем что ищу, они начинают сливаться (когда совпадение ошибочное похоже бывает как раз на визуализированную картинку).
Floyd>>> bad trip
Balancer>> Скорее всего именно такие механизмы и работают
Cormorant> Я примерно таким образом ищу нужный товар на витрине (в развале множества хаотически лежащих предметов): мысленно представляя его среди разваленных товаров (этикеток, предметов, etc), при совпадении с тем что ищу, они начинают сливаться (когда совпадение ошибочное похоже бывает как раз на визуализированную картинку).
Это принцип кореляции в оптическом процессоре. Частью которого является ваша сетчатка.
Balancer>> Скорее всего именно такие механизмы и работают
Cormorant> Я примерно таким образом ищу нужный товар на витрине (в развале множества хаотически лежащих предметов): мысленно представляя его среди разваленных товаров (этикеток, предметов, etc), при совпадении с тем что ищу, они начинают сливаться (когда совпадение ошибочное похоже бывает как раз на визуализированную картинку).
Это принцип кореляции в оптическом процессоре. Частью которого является ваша сетчатка.
Balancer> Что интересно, в варианте с живыми существами очень активно лезут глаза.
так видно, то они лезут везде.
так видно, то они лезут везде.
Balancer> А вот всякие вещества могут, видимо, сильно нарушать механизм в сторону усиления и фиксации обнаруженного образа. Т.е. и получается точно как на этих картинках.
Да. У нас это называется иллюзиями - то, что прорывается через фильтр логической критики, определяющий может такое быть в данном контексте или нет. А вещества(тм) нарушают работу фильтра, от чего картинки становятся интереснее
Да. У нас это называется иллюзиями - то, что прорывается через фильтр логической критики, определяющий может такое быть в данном контексте или нет. А вещества(тм) нарушают работу фильтра, от чего картинки становятся интереснее
Alexandrc> Взял и напустил DeepDream на фотку Плутона:
Вы поаккуратнее. Долго на "это" смотреть нерекомендуется. В вашем подсознании будет формироваться ложный образный шаблон.
Особенно под спиртное. И иже.
Вы поаккуратнее. Долго на "это" смотреть нерекомендуется. В вашем подсознании будет формироваться ложный образный шаблон.
Особенно под спиртное. И иже.
Alexandrc> Взял и напустил
и тут глаза, что то нейросеть зациклена на них.
и тут глаза, что то нейросеть зациклена на них.
s.t.> и тут глаза, что то нейросеть зациклена на них.
Обучена на животных. А у животных, видимо, глаза — самое яркий визуальный элемент, отличающий от окружения
Обучена на животных. А у животных, видимо, глаза — самое яркий визуальный элемент, отличающий от окружения
Там же есть разные варианты
Полосатый явно симпатичнее
Полосатый явно симпатичнее
Прикреплённые файлы:
Это сообщение редактировалось 16.07.2015 в 20:18
От сюра перешли к стилизациям. ПМСМ очень сильно получается, в принципе наши мозги работают где-то так же, только не имеют столь качественного устройства вывода у 99,99% носителей мозга
Нейронную сеть научили писать картины в стиле известных живописцев
Ученые Тюбингенского университета в Германии представили алгоритм для нейронной сети, который позволяет воспроизводить любые изображения в стиле того или иного художника. Таким образом, нейросеть может скопировать технику Винсента Ван Гога, Эдварда Мунка и Пабло Пикассо. // lenta.ru
А теперь пошли еще дальше:
Neural Doodles: Workflow Mockups for the Next Generation of Artists
Painting a lake in the style of a Renoir painting. This video shows a prototype integration of semantic style transfer into GIMP, a cross-platform image editing tool. This plugin does not exist, the editing was done as a video. Research and development made possible by the nucl.ai Conference 2016, July 18-20 in Austria/Vienna.
Исходный код программы Neural Doodle
Уже обученная сеть
Нужен Python 3.4 и хорошая машинка, ибо процесс идет не быстро.
Еще можно скинуть каракули в твиттер @DeepForger
Neural Doodles: Workflow Mockups for the Next Generation of Artists
Painting a lake in the style of a Renoir painting. This video shows a prototype integration of semantic style transfer into GIMP, a cross-platform image editing tool. This plugin does not exist, the editing was done as a video. Research and development made possible by the nucl.ai Conference 2016, July 18-20 in Austria/Vienna.
Исходный код программы Neural Doodle
Уже обученная сеть
Нужен Python 3.4 и хорошая машинка, ибо процесс идет не быстро.
Еще можно скинуть каракули в твиттер @DeepForger
Нейросеть как услуга. Онлайн-сервисы по стилизации изображений
Недавно в Open Source выложили предварительно обученную нейросеть, которая умеет генерировать изображения, взяв за основу образец стиля с другого изображения. // geektimes.ru
Обучили нейросеть стилизации под Пикассо и напустили на Одиссею Кубрика:2001: A Picasso Odyssey on Vimeo
Copyright © Balancer 1997..2023
Создано 10.07.2015
Связь с владельцами и администрацией сайта: anonisimov@gmail.com, rwasp1957@yandex.ru и admin@balancer.ru.
Создано 10.07.2015
Связь с владельцами и администрацией сайта: anonisimov@gmail.com, rwasp1957@yandex.ru и admin@balancer.ru.
