Сначала – пример:
Нейросеть Midjourney показала, как выглядела бы бытовая техника, если бы ею занялся архитектор Антонио Гауди
ЗдОрово! Нейросеть выделила-считала изобразительные признаки с исходных объектов (сооружений Гауди) и надела их на другие базы, — скелеты предметов обихода.
Известно, люди похожи на своих предков или — предки похожи на своих потомков, поэтому можно заказать нейросети прогноз внешности детей, внуков на основе восприятия, анализа изображений их предков — родителей, бабушек, дедушек.
Если показать нейросети последовательность (множество) фото, видео, обучить нейронку на этом множестве предков, затем принудить ее применить полученные представления к новым исходным данным, она создаст новые объекты с полученными в обучении признаками.
Формально. 1. Обучаем нейронку на множестве A с признаками ‘a’.
2. Реализуем признаки ‘a’ на произвольном множестве B.
Итог: получаем множество B с признаками ‘a’.
Конкретно для нашей задачи:
Имеется личности M и L, требуется получить прогноз внешнего вида, портрета их детей, внуков (лицо, фигура).
Тогда множество A – это фотографии, видео личностей M и L , их родителей, дядей-тетей, дедов, бабушек, имеющихся детей. Признаки ‘a’ – это признаки — черты лиц и фигур — M и L и их родных, их нейросеть создает в процессе обучения.
Множество B — это «скелеты», на которые нейросеть надевает элементы вида ‘a’ (- произвольные контуры лица, тела, рук, ног).
Формализуем, пусть:
Заказчики M и L образует 0 уровень. Их родители +1 уровень, тети-дяди +2 уровень, бабушки-дедушки +3 уровень, их дети -1 уровень, внуки -2 уровень.
Обозначим уровень буквой i, признаки ‘a’ есть некоторая функция уровня i, a(i). При обучении накапливаются множества признаков: a(0), a(+1), a(+2), a(+3), а также имеющихся детей, внуков: a'(-1), a'(-2)…
Как происходит обучение нейросети — не наш предмет. Мы можем лишь описать функциональную сторону процесса обучения. Для прогноза вида детей нейросеть формирует фунуции f(a(+3) — a(-1)), f(a(+2) — a(-1)), f(a(+1) — a(-1)), f(a(0) — a(-1)), из них — общую функцию F(a(+3), a(+2), a(+1), a(+0), a'(-1), a'(-2) — a(-1)), дающую признаки детей, а(-1).
Аналогично нейросеть обучается для формирования признаков внуков, а(-2).
Реализация этих функций дает (вероятные) портреты детей, внуков. Например, нейросеть Midjourney, выдавшая выше бытовые приборы, подобные сооружениям Гауди, если ее обучить на изображениях поколений некоторой семьи, должна выдать изображения детей и внуков.
Легко просматривается массовое коммерческое применение подобной методики. Это могут быть ателье наподобие фото-ателье, M и L – заказчики, они приносят (присылают) в ателье ворох фото, своих и родных, ранжированных по поколениям; оператор вводит фото в компьютер, компьютер выдает прогностические фото потомков M и L.
1 мая 2022 lutoxa