Inteligência artificial da Nvidia aprende sozinha a modificar vídeos com precisão
A Nvidia está usando inteligência artificial para modificar imagens de uma forma impressionante. Ela consegue analisar vídeos e transformar um ambiente nevado em ensolarado, ou trocar o dia pela noite.
Pesquisadores da Nvidia criaram uma inteligência artificial que consegue aprender sem supervisão, e realizar mudanças radicais nos vídeos que analisa. Neste caso, ela tirou a neve do chão, colocou folhas nas árvores e mudou a iluminação — o que era inverno se transformou em verão:
E aqui, o algoritmo modificou as imagens para que uma cena gravada durante o dia se tornasse noturna:
A equipe usou o método chamado “rede adversária generativa”, ou GAN. Isso consiste em combinar duas redes neurais separadas: uma delas cria dados, enquanto a outra julga os dados, rejeitando amostras que não parecem boas. Dessa forma, a inteligência artificial aprende sozinha a gerar resultados melhores com o tempo.
Normalmente, a IA precisa começar com uma base de dados robusta. Por exemplo, para transformar uma cena diurna em noturna, é preciso alimentá-la com pares de fotos tiradas no mesmo local durante o dia e à noite. Então, ela estuda as diferenças para gerar novas imagens.
A rede neural da Nvidia, por sua vez, consegue aprender com muito menos supervisão: ela funciona sem uma base de dados tão robusta, mas consegue produzir resultados de qualidade similar, diz o pesquisador Ming-Yu Liu ao The Verge.
Ele diz que “este trabalho pode ser usado para edição de imagens”. O vídeo abaixo reúne diversos exemplos da IA “trocando” a raça de cachorros, por exemplo:
O estudo também pode ser útil para veículos que dirigem sozinhos, ramo em que a Nvidia investe pesado. “Por exemplo, raramente chove na Califórnia, mas queremos que nossos carros autônomos funcionem adequadamente quando chove”, diz Ming-Yu. “Podemos usar o nosso método para converter as sequências de condução ensolaradas da Califórnia para chuvosas e treinar nossos veículos”.
O estudo está disponível na íntegra aqui.
Com informações: The Next Web, The Verge.
