Революционизируя цифровое искусство исследователи из Сеульского национального университета предлагают новый подход к созданию коллажей с использованием обучения с подкреплением.

Исследователи из Сеульского национального университета предлагают новый подход к созданию коллажей с использованием обучения с подкреплением, революционизируя цифровое искусство.

Создание художественного коллажа, область глубоко переплетенная с художественной мастерскостью человека, вызывает интерес искусственного интеллекта (ИИ). Сложность возникает от необходимости преодолеть простые имитации коллажей, созданные существующими инструментами ИИ, такими как DALL-E и StableDiffusion. Исследователи из Сеульского национального университета взялись за задачу обучения агента ИИ, способного автономно создавать настоящие коллажи, воспроизводя сложные шаги, совершаемые художниками.

Существующие инструменты ИИ могут порождать изображения в стиле коллажа, но им не хватает достоверности, свойственной настоящему процессу создания коллажа. Команда исследователей из Сеульского национального университета представила новаторский метод, использовавшая обучение с подкреплением (RL) для обучения агента ИИ создавать «настоящие» коллажи. В отличие от методов на основе пикселей, этот подход включает в себя разрыв и склеивание материалов для воссоздания известных произведений и других изображений. Исследователи отшли от ограничений существующих инструментов, углубившись в метод RL, чтобы дать возможность агенту ИИ понять и выполнить сложные этапы создания коллажей.

Методология исследователей включает обучение модели RL взаимодействовать с холстом, принимая решения на каждом этапе процесса создания коллажа. Агент, получающий случайно назначенные изображения во время обучения, научился приспосабливаться к любой цели или материалу на более поздних этапах. С помощью различных вариантов вырезания и вставки RL-агент экспериментирует с материалами, чтобы определить, какие из них дают коллажи, похожие на целевые изображения. Система вознаграждений развивается со временем, что в основном повышает сходство между созданным агентом искомым коллажом и целевым изображением.

• Это исследование искусственного интеллекта представляет GAIA испытание, определяющее следующий этап достижений в общей пригодности искусственного интеллекта.
• Исследователи из Meta AI представляют Style Tailoring рецепт преобразования текста в наклейки для точной настройки моделей скрытого распространения (LDM) в отдельной области с высоким качеством визуального представления
• Это исследование обучения с алгоритмами машинного обучения от DeepMind представляет модели векторного квантования (VQ) для продвинутого планирования в динамических средах

Важным аспектом является создание наблюдаемого окружения для коллажирования, позволяющего применять модельное RL. Это окружение позволяет агенту легко отслеживать динамику процесса создания коллажа. Модель команды отличается своей способностью хорошо обобщаться на различных изображениях и сценариях. Архитектура выделяется своей автономностью, поскольку она не требует образцов колледжей или демонстрационных данных, подчеркивая мощную область обучения без данных, предлагаемую RL.

Оценка включает как пользовательские исследования, так и оценку на основе CLIP. Результаты свидетельствуют о превосходной производительности по сравнению с другими моделями порождения на основе пикселей. Подход представляет собой значительный прорыв в создании коллажей ИИ, которые напоминают художественное мастерство и творчество человека.

В заключение, команда исследователей из Сеульского национального университета успешно справилась с задачей обучения агента ИИ для настоящего создания коллажей с использованием обучения с подкреплением. Их инновационная модель, выходящая за рамки существующих методов на основе пикселей, демонстрирует потенциал RL в обучении агента автономно обучаться и выполнять сложные шаги, связанные с созданием подлинных коллажей. Подход, подтвержденный пользовательскими исследованиями и объективной оценкой, является значительным прорывом в создании искусства с использованием ИИ, которое отражает глубину художественного мастерства человека. Этот прорыв открывает новые возможности для применения ИИ в художественном творчестве, обещая будущее, в котором машины вносят значительный вклад в мир визуальных искусств.