Mike Tika maalib olematute inimeste portreesid. Kuid selleks ei kasuta ta harja, vaid närvivõrgu "kujutlusvõimet".
Mind huvitavad inimeste näod, neist saab palju lugeda. Mind paelub see projekt, sest mulle meeldib mõelda selle üle, kes need inimesed oleksid, kui nad päriselt olemas oleksid.
Mike veetis umbes üheksa kuud projekti Portreteeritud kujutletavate inimestega, mis järgnes inktsepcionismile ja Grooviku kuubile.
GAN, generatiivsed võistlussuhted
Mike kasutas oma projektis generatiivseid võistlussidemeid (GAN):
Hakkasin GAN-iga katsetama installatsioonis, mille tegin Refik Anadoliga, kus selle tehnika abil genereerime kujuteldavaid ajaloolisi dokumente suurest arhiivist. Pärast projekti lõpetamist vaatasin selle meetodi abil uuesti portreed.
Reklaamvideo:
Oletame, et soovite, et GAN kujutaks kassi. Alustamiseks vajate suurt hulka kassifotosid. Pärast seda peate kassi pildi loomiseks koostama mudeli, mis võtaks arvesse looma kõiki omadusi: vurrud, käpad, saba. Täpselt masinõppe baasandmekogumina kasutas Mike umbes 20 000 Flickri kvaliteetset pilti.
Kuid see on alles esimene samm. Digitaalse visandi asemel kassi realistliku pildi saamiseks peate looma teise närvivõrgu, mida nimetatakse diskrimineerijaks. Kui esimene närvivõrk (generaator) loob pilte kassidest, siis teine (diskrimineerija) võrdleb esimese tööd kasside tegelike piltidega ja saab teada, kas need on usaldusväärsed. Tulemuste põhjal kohandab süsteem generaatori parameetreid, et muuta väljundpilt realistlikumaks.
Kui kasutate ainult ühte võrku, jääb väljundpildi suurus vahemikku 128 × 128 kuni 256 × 256 pikslit. Piltide suuruse suurendamiseks peate koguma mitu eraldi ettevalmistatud GAN-i, nii et järgmine tase oleks eelmise eristaja. Selle sammuga saab tõsta pildi kvaliteeti ja suurus varieerub vahemikus 768 × 768 kuni 1024 × 1024 pikslit.
Lõppkokkuvõttes soovib Mike genereerida 4K fotosid, kuid tal on praegu raske süsteemi andmiseks andmekogumit leida:
GAN-i on raske treenida ja seda on raske kontrollida. Peate hoolikalt jälgima sisendandmeid, veenduma, et kõik pildid on kõrge eraldusvõimega, artefaktideta ja joonistamata. Erinevate parameetritega erinevaid jookse on raske võrrelda, kuna puudub hea, järjepidev näitaja, kui hästi konkreetne võrk töötab. Ja väljundpildi ehitamine võtab väga kaua aega. Kuid minu projekt ei loodud mitte täpsete tulemuste või näitajate, vaid eelkõige kunsti huvides, mis peaks inspireerima ja mõtlema panema.
Dmitri Aleksandrov
