Прежде чем читать это, пожалуйста, знайте, что у меня почти нет практических знаний по python или ИИ, за исключением простого использования готовых проектов ИИ, которые делают вещи, аналогичные тем, что я предлагаю.
На основе моих ограниченные знания, я получил представление о том, что я хотел бы создать, если я могу научиться как. В основном, я хотел бы знать, есть ли способ создать ИИ, основанный на примерах, который использует способ обучения "старой специи". Я имею в виду: «Привет, AI, посмотрите на это изображение. Теперь посмотрите на ваше изображение. Теперь посмотрите на это изображение. К сожалению, ваше входное изображение не мое изображение. Я изображение, на которое ваше изображение могло бы выглядеть».
По сути, с учетом примеров входных изображений и примеров изображений «это и есть идеальный результат», ИИ должен иметь возможность, с учетом входного изображения, преобразовать его в нечто, похожее на идеальное выходное изображение.
некоторые случаи использования: плохо сделанный рисунок в качестве входных данных, ИИ генерирует профессиональный рисунок на основе того, что он делает из плохо сделанного рисунка.
фотография места в дневное время, ИИ генерирует его ночью.
размытое изображение, ИИ проясняет это.
Конечно, в моем идеальном примере здесь, я предполагаю, что результат будет другим в зависимости от данных обучения один. поэтому для моего примера «день-ночь» я предполагаю, что ai обучен на тонне примерных входных фотографий, снятых днем, и на тонне примерных выходных фотографий тех же мест / углов в ночное время.
Я не знаю, с чего начать. большинство, если не все учебные пособия, найденные в Интернете, далеко не подходят для начинающих, и, похоже, ожидают, что я заново изобрету колесо.
Я нашел этот проект, который, кажется, делает что-то похожее, но я могу ' не могу понять, как использовать его так, как я думаю. https://github.com/jamriska/ebsynth