these ai generated pokemon are strangely compelling 119766
일부 포켓몬 디자인은 불편할 정도로 현실에 가깝습니다(적어도 안전한 거리에서).
나는 학교에서 아이들이 원래 150개의 포켓몬(일부는 심지어 라미네이트되기도 했다!)의 포스터를 들고 다니던 것을 생생하게 기억하고, 시리즈가 900-'mon 마크에 가까워짐에 따라 어떤 종류의 포켓몬 디자인이 거품을 낼 수 있는지 보기에 적절한 시기인 것 같습니다. 잘 훈련된 AI에서.
이 실험에서 알 수 있듯이 맥스 울프 , BuzzFeed의 데이터 과학자인 소름 끼치도록 정확한 신경망 포켓 몬스터.
나는 봇이 모든 포켓몬을 보고 스스로 생성하도록 했습니다. 결과는 다음과 같습니다.
(농담이 아니라 실제로 그렇게 만들었습니다) pic.twitter.com/fJUWJHZoB
— 맥스 울프(@minimaxir) 2021년 12월 15일
전담에게 포켓몬 팬 여러분, 많은 생물이 즉시 브랜드를 벗어난 것으로 등록될 것이지만, 속사포 퀴즈에서 그들 중 몇 명에게 속아 넘어갈 수 있습니다.
Twitter와 Reddit에서 예술에 대한 많은 관심을 받은 후 Woolf는 다음과 같이 게시했습니다. 둘 더 AI 생성 포켓몬의 배치, 그리고 그것들은 가까이서 조사할 가치가 있습니다:
와우, 여러분 모두는 이 AI 생성 포켓몬을 정말 정말 좋아합니다!
모든 지원에 감사드립니다. 또 다른 보너스 배치는 어떻습니까?! pic.twitter.com/k3c8bBe6
— 맥스 울프(@minimaxir) 2021년 12월 15일
Reddit에서 프로젝트에 대해 더 많이 작성하면서 Woolf는 여기에 사용된 AI가 미세 조정되었다고 말했습니다. 루달-E 공식 포켓몬 이미지(즉, ~ 아니다 VQGAN + CLIP 또는 Wombo Dream). AI가 작동하는 방식은 위에서 오른쪽으로 8×8 청크로 이미지를 생성하는 것입니다. 다음 청크를 다소 무작위로 샘플링하여 이미지가 일관되도록 AI가 포켓몬 청크를 더 잘 인식하도록 가르치는 미세 조정 프로세스를 사용합니다.
자바에서 그래프를 표현하는 방법
대화형 데모가 있다는 것은 놀라운 일이지만(사용하기 쉬운 것과는 달리 포켓몬 퓨전 도구), Woolf가 말했듯이 휴대가 간편하거나 사용하기 쉽지 않습니다.
의 주제 생성적 적대 네트워크 Reddit에서 이어진 대화에서 그리고 그는 이렇게 대답했다 포켓몬에서 GAN을 훈련시키려는 시도가 있었지만 일관된 출력을 얻는 것은 매우 어렵습니다. (GAN에는 포켓몬이 아닌 정규화된 고품질 입력 이미지가 많이 필요합니다.) 아마도 이것은 다른 실험에 영감을 줄 것입니다!
포켓몬에 대해 배우는 기계는 내 머리 위에 아주 뛰어나지만 매혹적입니다. 이 기사의 상단에 있는 이미지는 내가 가장 좋아하는 작은 괴물을 보여주고 있습니다. 예, #2는 우리를 놀라게 하고 있습니다. #4는 임의의 NFT처럼 보이고 #8은 진짜라고 할 만큼 소중합니다.
팬아트가 하루빨리 통제불능이 되었으면 좋겠습니다.