ხატვა ბავშვობიდანვე საკუთარი თავის გამოხატვის საუკეთესო საშუალებაა. Meta-მ ხელოვნური ინტელექტის სისტემა შექმნა, რომელიც სურვილისამებრ დახატულ ადამიანის ფიგურას ანიმაციად აქცევს. Meta-ს თქმით, ისინი გამოაქვეყნებენ სისტემის კოდსა და 180 000 ანიმაციას, რათა სხვა მკვლევრებს მომავალში სფეროს უკეთესად შესწავლაში დაეხმარონ. ეს პირველი ანოტირებული მონაცემთა ნაკრებია, რომელიც ამ სახის ნამუშევრებს შეიცავს.
ხატვა ბავშვობიდანვე საკუთარი თავის გამოხატვის საუკეთესო საშუალებაა. Meta-მ ხელოვნური ინტელექტის სისტემა შექმნა, რომელიც სურვილისამებრ დახატულ ადამიანის ფიგურას ანიმაციად აქცევს. Meta-ს თქმით, ისინი გამოაქვეყნებენ სისტემის კოდსა და 180 000 ანიმაციას, რათა სხვა მკვლევრებს მომავალში სფეროს უკეთესად შესწავლაში დაეხმარონ. ეს პირველი ანოტირებული მონაცემთა ნაკრებია, რომელიც ამ სახის ნამუშევრებს შეიცავს.
მიუხედავად იმისა, რომ ნახატის მნიშვნელობა ხშირად ნათელია ადამიანისთვის, AI მოდელებისთვის ასე არ არის. ისინი გაწვრთნილნი არიან რეალური ცხოვრების ობიექტების სურათებით. იმისთვის, რომ AI-მ ყველა სახის ნახატი ამოიცნოს, ესკიზების დიდი ნაკრები სჭირდება.
Meta-ს თქმით, იმ ახალი მონაცემთა ნაკრებით, რომელსაც აზიარებენ, მკვლევრებსა და პრაქტიკოსებს შეუძლიათ შექმნან ხელსაწყოები ნახატების შინაარსის უფრო მარტივად და ზუსტად გასაანალიზებლად. ამან შეიძლება გახსნას ახალი ციფრულ-ფიზიკური ჰიბრიდული გამოცდილება, როგორიცაა მოთხრობის ახალი ფორმები.
Meta-მ დემო პირველად 2021 წელს გამოაქვეყნა. ბრაუზერზე დაფუძნებული დემო ადამიანებს საშუალებას აძლევს, ნახატები ატვირთონ, შემდეგ გადაამოწმონ, შეასწორონ და მიიღონ მოკლე ანიმაცია.
მთელი მსოფლიოდან საიტს 3,2 მილიონზე მეტი ადამიანი ეწვია. დემოში სულ 6,7 მილიონი ნახატი აიტვირთა. აქედან Meta-ს ჯგუფმა კვლევით ჯგუფთან გასაზიარებლად 180 000 აარჩია.
ნახატების ვარიანტები ისეთივე ფართოა, როგორც ნებისმიერი ადამიანის ფანტაზია. როგორ შეუძლია AI-ის ასეთ ფართო დიაპაზონში ანიმაციის სწორად შექმნა?
ერთი გზაა ახალი მოდელების შექმნა ანოტირებული ნახატების გამოყენებით. თუმცა, ასეთი ნახატების პოვნა რთულია.
კიდევ ერთი საშუალებაა ნახატების სინთეზურად შექმნა, რაც ასევე რთულია. გენერაციულ მეთოდებს სწავლისთვის ნიმუშების დიდი ნაკრები სჭირდება, ხოლო სტილის გადაცემის მეთოდებმა შეიძლება ვერ აღბეჭდოს ყველა ის ნიუანსი, რომლითაც ნახატი ფოტოსგან განსხვავდება.
დემო ვერსიის ფარგლებში მომხმარებლებს შეეძლოთ სურვილისამებრ დაეტოვებინათ მათ მიერ ატვირთული ნახატი, რათა შემდეგ Meta-ს კვლევაში გამოეყენებინა.
ნახატები სტანდარტების მიხედვითაც გაფილტრეს.
თავდაპირველად, სისტემამ თავად გამოყო ნახატები ნამდვილი ფოტოებისგან, შემდეგ კი Meta-ს ჯგუფმა განიხილა ფოტოები, რათა დარწმუნებულიყო, აკმაყოფილებდა თუ არა მათ სტანდარტებს.
ნახატები უნდა ყოფილიყო აუცილებლად ფურცელზე შექმნილი, სამოყვარულო და, სულ მცირე, ერთი მთლიანი ადამიანის ფიგურით.
Meta ასევე დარწმუნდა, რომ ნახატები არ შეიცავდა პლაგიატს ან ვულგარულ შინაარსს.
ნახატები, რომლებზეც არაინგლისური სიტყვები ეწერა, გამოირიცხა, რადგან ისინი შეიძლება შეუსაბამო შინაარსის ყოფილიყო.
Meta განცხადებით, აზიარებს კოდს და მონაცემთა ბაზას იმ იმედით, რომ ის საინტერესო იქნება სხვა პრაქტიკოსებისთვის — როგორც ხელოვნური ინტელექტის მკვლევრებისთვის, ასევე, უფრო ფართო კვლევითი საზოგადოებისთვის.
«ვიმედოვნებთ, რომ ჩვენი ნამუშევარი სხვა მკვლევრებს გაუადვილებს იმ ინსტრუმენტებისა და ტექნიკების სწავლას, რომლებიც, ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით, ადამიანის შემოქმედებას ავითარებს» — ვკითხულობთ Meta-ს ვებ გვერდზე.
