Pix2Pix — это нейросетевая архитектура, которая применяется для решения задачи условного изображения-к-изображению (image-to-image translation). Она была разработана группой исследователей из Университета Беркли в 2016 году.
Особенностью Pix2Pix является ее способность генерировать фотореалистичные изображения, переводя одно изображение в другое, исходя из предоставленного условия. Например, систему можно обучить создавать фотореалистичные изображения здания на основе наброска или создавать цветные версии черно-белых фотографий.
Архитектура Pix2Pix основана на глубоких сверточных генеративно-состязательных сетях (GANs). Она состоит из двух основных компонентов:
генератора и дискриминатора.
Генератор принимает оригинальное изображение + запрос и пытается сгенерировать фотореалистичное изображение, соответствующее стилю запроса. Он содержит операции активации, деконволюции и свертки, которые позволяют ему последовательно улучшать качество изображения на каждом шаге.
Дискриминатор, с другой стороны, является классификатором и обучается отличать настоящие изображения от сгенерированных. Он принимает входные изображения как реальные или сгенерированные и работает также как сверточная нейросеть, применяя операцию свертки для выявления признаков изображений.
Обучение Pix2Pix происходит путем минимизации функции потерь, которая включает две компоненты: генеративную и дискриминативную функции потерь. Генеративная функция потерь мотивирует генератор создавать фотореалистичные изображения, которые будут легко обмануть дискриминатор, тогда как дискриминативная функция потерь тренирует дискриминатор отличать реальные изображения от сгенерированных.
Одной из особенностей Pix2Pix является возможность модифицировать обучающие данные, чтобы добавить разнообразие к генерируемым изображениям. Например, можно масштабировать, переворачивать или поворачивать изображения перед их подачей на вход для обучения модели.
Pix2Pix сделала большой вклад в области дизайна, позволяя генерировать фотореалистичные изображения на основе условий. Она нашла применение в различных областях, таких как генерация фотографий зданий, создание карт сегментации, реставрация изображений и многое другое. Уникальность этой нейросети заключается в способности обучаться на конкретной паре изображений и генерировать соответствующие изображения высокого качества с минимальной потерей деталей и структуры.
Существует множество других нейросетей, которые помогают как начинающим, так и профессиональным дизайнерам, фотографам и прочим творческим личностям, но пришло время двигаться дальше. Следующими разберём, нейросети для создания контента.