these ai generated pokemon are strangely compelling 119766

Unele dintre modelele Pokemon sunt incomod de aproape de realitate (cel puțin de la o distanță sigură)
Îmi amintesc foarte bine de copiii de la școală care târau prin afișe cu cei 150 de Pokemon inițiali (unii au fost chiar laminati!) și, pe măsură ce seria se apropie de pragul de 900 de luni, mi se pare că este momentul potrivit pentru a vedea ce fel de modele Pokemon pot să apară. dintr-un AI bine antrenat.
După cum se arată în acest experiment de la Max Woolf , care este cercetător de date la BuzzFeed, este posibil să creați unele amuzante, ciudate și ciudat de exacte monștri de buzunar cu rețea neuronală.
Am forțat un bot să se uite la fiecare Pokémon și i-am spus să-și genereze propriul. Iată rezultatele.
(asta nu este o glumă, de fapt așa le-am făcut eu) pic.twitter.com/MfJUWJHZoB
— Max Woolf (@minimaxir) 15 decembrie 2021
Pentru un dedicat Pokemon fan, multe dintre creaturi se vor înregistra imediat ca fiind în afara mărcii, dar pun pariu că aș putea fi păcălit cu câteva dintre ele într-un test rapid.
După ce a obținut un interes mult meritat pentru artă pe Twitter și Reddit, Woolf a postat Două Mai mult loturi de Pokemon generați de AI și merită să fie inspectați de aproape:
Wow, tuturor vă plac foarte, foarte mult acești Pokémon generați de AI!
Ca mulțumire pentru toată susținerea dvs., ce zici de UN ALLT SOT BONUS?! pic.twitter.com/kM3Kc8bBe6
— Max Woolf (@minimaxir) 15 decembrie 2021
Scriind mai multe despre proiect pe Reddit, Woolf a spus că AI folosit aici este un reglat fin ruDALL-E pe imaginile oficiale Pokemon (adică este nu VQGAN + CLIP sau Wombo Dream). Modul în care funcționează AI este că generează imaginile de sus la dreapta în bucăți de 8×8. Eșantionează următoarea bucată oarecum aleatoriu, astfel încât imaginea să fie consecventă, procesul de reglare fină învățând AI să recunoască mai bine bucățile unui Pokemon.
cum să începeți testarea automatizării de la zero
Deși ar fi uimitor să existe o demonstrație interactivă (nu spre deosebire de cea ușor de utilizat Pokemon Fusion instrument), așa cum spune Woolf, nu este foarte portabil/ușor de utilizat.
Subiectul de rețele generative adverse a apărut într-o conversație care a urmat pe Reddit, iar el a răspuns că au existat încercări de a antrena un GAN pe Pokemon, dar este foarte, foarte greu să obții rezultate coerente. (GAN-urile necesită o cantitate mare de imagini de intrare normalizate de înaltă calitate, ceea ce Pokemon nu este.) Poate că acest lucru va inspira și alte experimente!
Mașinile care învață despre Pokemon sunt foarte deasupra capului meu, dar fascinant, în orice caz. Imaginea din partea de sus a acestui articol arată câțiva dintre micuții mei monștri preferați și da, numărul 2 ne deranjează. #4 arată ca un NFT aleatoriu, iar #8 este suficient de prețios pentru a fi real.
Sper ca fan art-ul să scape de sub control cât mai curând posibil.