पिछले साल, जर्मन कंप्यूटर वैज्ञानिकों के एक समूह ने एक नए कंप्यूटर एल्गोरिथ्म का प्रदर्शन करके लहरें बनाईं, जो विन्सेन्ट वैन गॉग, पाब्लो पिकासो और एड्वर्ड मंच जैसे मास्टर्स की चित्रमय शैलियों की नकल करते हुए किसी भी डिजिटल छवि को कलाकृति में बदल सकता है। हालांकि एक प्रभावशाली उपलब्धि, उसी तकनीक को छवियों को लागू करना उस समय अपमानजनक लग रहा था। लेकिन अब, शोधकर्ताओं के एक अन्य समूह ने यह पता लगा लिया है, जल्दी और निर्बाध रूप से डिजिटल मास्टरपीस का निर्माण करते हुए कार्ल एंगेल्किंग डिस्कवर के लिए लिखते हैं।
संबंधित सामग्री
- वैन गॉग के बारे में यह एनिमेटेड मूवी ऑइल पेंटिंग्स की पूरी तरह से निर्मित है
- यह आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क एब्सर्ड पिकअप लाइन्स बनाता है
एक वीडियो प्रदर्शन में, प्रोग्रामर फिल्मों और टेलीविज़न शो के दृश्यों को आइस एज और मिस मार्पल जैसे माउस की क्लिक के साथ पेंटिंग में बदलकर अपने एल्गोरिथ्म की कलात्मक क्षमताओं को दिखाते हैं। लेकिन एल्गोरिथ्म को विकसित करना कोई छोटी उपलब्धि नहीं थी।
इस तरह के एक विस्तृत परिवर्तन के लिए, यूनिवर्सिटी ऑफ तुबिंगन में कंप्यूटर वैज्ञानिक लियोन गैटिस और उनके सहयोगियों ने एक गहन-सीखने वाला एल्गोरिदम विकसित किया जो एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को बंद करता है। उन तरीकों की नकल करके जो मानव मस्तिष्क में न्यूरॉन्स कनेक्शन बनाते हैं, ये मशीन लर्निंग सिस्टम किसी भी पुराने लैपटॉप की तुलना में अधिक जटिल कार्य कर सकते हैं।
यहां बताया गया है कि यह कैसे काम करता है: जब आप पेंटिंग की तस्वीर देख रहे हों या अपने लैपटॉप पर फिल्म देख रहे हों, तो आप अपने कंप्यूटर को एक फ़ाइल में जानकारी को डिकोड करके उसे उचित तरीके से प्रस्तुत कर रहे हैं। लेकिन जब इन छवियों को एक तंत्रिका नेटवर्क के माध्यम से संसाधित किया जाता है, तो कंप्यूटर इन फ़ाइलों में निहित जानकारी की कई अलग-अलग परतों को लेने और उन्हें टुकड़े टुकड़े करके अलग करने में सक्षम होता है।
उदाहरण के लिए, एक परत में वैन गॉग की स्टार नाइट में बुनियादी रंगों की जानकारी हो सकती है, जबकि अगले में एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू के अनुसार थोड़ा और विस्तार और बनावट है। सिस्टम पूरी तरह से एक नई छवि बनाने के लिए उन्हें वापस रखने से पहले प्रत्येक अलग-अलग परतों को बदल सकता है।
"हम नए, अवधारणात्मक रूप से सार्थक चित्रों का उत्पादन करने के लिए स्वतंत्र रूप से दोनों अभ्यावेदन में हेरफेर कर सकते हैं।" गैटिस ने प्रीपर आर्क्सिव सर्वर पर प्रकाशित एक अध्ययन में लिखा है।
पिकासो और वान गाग द्वारा चित्रों के लिए परत-आधारित सीखने की इस प्रणाली को लागू करने के लिए, कुछ का नाम लेने के लिए, शोधकर्ता एक एल्गोरिथ्म विकसित करने में सक्षम थे, जो कंप्यूटर को इस तरह से सभी जानकारी की व्याख्या करने के लिए "सिखाया" गया था जो एक सामग्री को अलग करता है अपनी शैली से पेंटिंग। एक बार जब यह समझ गया कि वैन गॉग ब्रशस्ट्रोक और रंग का उपयोग कैसे करते हैं, तो यह उस चित्र को फ़ोटोशॉप फ़िल्टर की तरह एक छवि पर लागू कर सकता है और प्रभावी ढंग से इसे अपने प्रतिष्ठित शैली में फिर से बना सकता है, मैट मैकफारलैंड ने वाशिंगटन पोस्ट के लिए लिखा था। लेकिन इस तकनीक को वीडियो पर लागू करने से समस्याओं का एक नया सेट प्रस्तुत हुआ।
"अतीत में, मैन्युअल रूप से एक निश्चित कलात्मक शैली में एक छवि को फिर से चित्रित करना एक पेशेवर कलाकार और एक लंबे समय की आवश्यकता थी, " फ्रीबर्ग के विश्वविद्यालय से मैनुअल रूडर और उनकी टीम ने अपने नए अध्ययन में भी लिखा है, जो arXiv पर भी प्रकाशित हुआ है। "एकल वीडियो अनुक्रम के लिए ऐसा करना कल्पना से परे था।"
जब रुडर और उनके सहयोगियों ने पहली बार एल्गोरिदम को वीडियो पर लागू करने की कोशिश की, तो कंप्यूटर ने gobbledygook पर मंथन किया। आखिरकार, उन्होंने महसूस किया कि कार्यक्रम वीडियो के प्रत्येक फ्रेम को एक अलग स्थिर छवि के रूप में मान रहा था, जिसके कारण वीडियो अनियमित रूप से फ़्लिकर कर सकता था। इस मुद्दे को हल करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एल्गोरिथ्म पर अड़चनें डालीं, जो कंप्यूटर को फ्रेम के बीच बहुत अधिक विचलन करने से रोकते हैं, एंगेल्किंग लिखते हैं। इस कार्यक्रम को पूरे वीडियो में एक सुसंगत शैली को बसाने और लागू करने की अनुमति दी गई।
एल्गोरिथ्म सही नहीं है और अक्सर बड़े और तेज़ गति को संभालने में परेशानी होती है। हालाँकि, यह अभी भी कंप्यूटर को प्रस्तुत करने और वीडियो को बदलने के तरीकों में एक महत्वपूर्ण कदम है। हालांकि यह अपने शुरुआती चरण में है, भविष्य के एल्गोरिदम इस प्रभाव को स्मार्टफोन ऐप के माध्यम से लिए गए वीडियो पर लागू करने में सक्षम हो सकते हैं, या यहां तक कि आपके पसंदीदा चित्रों के वर्चुअल रियलिटी संस्करण, एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू रिपोर्ट भी प्रस्तुत कर सकते हैं।
एक कलाकार की शैली को डेटा बिंदुओं के एक सेट के साथ उबालने का विचार कुछ लोगों को रैंक कर सकता है, यह सभी नए प्रकार की कलाओं के द्वार भी खोलता है, जो संभव नहीं है।
