Download Full Game
Play free with direct link for windows PC. is a course that enables you to possess it transform right into a photo well
Genre (s): Simulation
Description:As in , it’s super easy to make use of the pix2pix – you merely design a human-like a face within the remaining field, then click ‘Process’ to determine what it creates utilizing the miracle of other technical wizardry and calculations. You don’t have to be an artist to own fun using the pix2pix Photo Generator, although the descriptive you create your drawing, the more likely it’ll become anything resembling a genuine individual. The real pleasure originates from finding what disfigured monstrosities to create and tinkering with various types of sketches.
Pix2pix is a course that enables you to possess it transform right into a photo well and pull anything in a container, magic. There’s currently it’s, and a website type of it both most remarkable and scary thing I’ve seen today.
Google’s open source machine-learning task Tensorflow is most likely used always for useful items that progress the reason for something or humanity. However, in my knowledge, what it’s been better employed for is making scary car-produced images from simple line drawings. I’m talking about edges2cats, which transformed any line drawing into a cat. It had been an entire thing! Everybody was hoping out it is posting images of truly crazy cats to Facebook for others to laugh at.
The same has occurred, except it is not cats today. And rather than Google’s task, its artificial intelligence program that had just been given a large number of pictures of 1 of its anchors, Lara Rense was produced by Dutch Public Broadcaster NPO. The net software is known as Pix2Pix as noted from the common Tumblr prosthetic knowledge.
Apparently, the outcomes mainly seem like creatures, particularly the pig-infant beast from American Horror Story’s first season. Also, thumbs. Think Google’s Deep, dream furrier.
Only pull a doodle on a single part, push a switch and you receive a “photo” of the design about the different, sewn together like a blend produced from real pictures of finished you’re drawing. The similarity is… not bad.
Full version of this blog. at сайт. game without bugs and error. We had posted direct download links to download this game for PC (Personal Computer) without cost (100% free). The latest and updated game from the publishers are given here. in highly compressed form without viruses. game from here.. Please install it using recommended settings. Enjoy playing this amazing game for free on your PC. Share with friends. Some features and screenshots from the game are given below.
Pix2pix Gameplay
Pix2pix System Requirements
This game system requirements are described in the content below. With these specifications, the game will run smoothly and the graphics would be crystal clear. A machine (CPU) better than these specifications is most beneficiaries.
Minimum System Requirements:
OS: Vista/Win7/Windows 8
Processor: 2GHz Dual Core
Memory: 2 GB RAM
Graphics: NVIDIA GeForce 8600 or better, ATI Radeon HD 2600 or better
DirectX: 9.0c
- Extract with latest WinRAR version.
- Install setup.exe.
- Wait until is done.
- Play the game.
- Enjoy.
Note: Support the software developers. If you like this game, please buy it! Thank you very much.
Links have been collected from different file hosts (like Mega, Google Drive, Userscloud, Users files, Zxcfiles, Kumpulbagi, Clicknupload, Huge files, Rapidgator, Uploaded, Up07, Uptobox, Uploadrocket, and other fast direct download links). We also provide torrent and FTP links which have reliable download speed. If you had noticed any problem in the link or in the file which you are downloading, inform us immediately so that we can fix it as soon as possible. We hope this game works fine on your system with above mentioned specs. If you don’t have the specs of the system, please upgrade first to play this game, otherwise it will not work fine. Direct links to download this game is given below. full and complete game. Just download and start playing it. Thanks for having looked over our work!
– удивительное приложение, которое умеет превращать обычные рисунки в реалистичные картины великих мастеров искусства. Этот небольшой инструмент для Android способен научить вас красиво рисовать даже если вы никогда не приписывали себя в ряды художников и даже не знаете, как правильно держать кисть. Теперь достаточно изобразить на экране любую каляку-маляку, подождать несколько секунд и удивляться получившемуся шедевру.
Пускай система Pix2Pix пока ещё несовершенна, ведь это только вторая версия приложения, однако уже сейчас программа сможет немало удивить вас. В основе разработки лежит уже немного знакомая нам технология редактирования изображений при помощи нейронных сетей. Вы наверняка уже могли видеть на какие чудеса способны Призма или . Но сейчас перед нами совсем необыкновенный продукт, не похожий ни на один другой. Только представьте – вы рисуете какого-нибудь котика или даже своего соседа по парте, причём не особо стараясь, а Пикс2пикс превращает ваши каляки-маляки в потрясающие шедевры. Возможно, появись эта мобильная программа намного раньше, она понравилась бы самому Пикассо! Но повезло только нам, ведь только мы, современные люди, получили уникальный шанс использовать мобильные технологии на полную катушку. Прокачайте свой смартфон или планшет прямо сейчас, добавьте удивительную возможность превращать рисунок в картину, и вы обязательно поразите своими новыми способностями всех друзей!
Как пользоваться Pix2Pix на Андроид:
★ Откройте приложение, следуйте несложным инструкциям★ После нескольких нажатий кнопки «далее» вы попадёте на основной экран мобильной программы
★ Не пренебрегайте полезными советами и подсказками разработчика
★ Нарисуйте свой рисунок и подождите несколько мгновений, пока система сгенерирует изображение
★ Программа работает в режиме online, поэтому не забудьте заранее включить Интернет
Не расстраивайтесь, если у вас не получилась с первого раза идеальная картина. Приложение изначально рассчитано на то, чтобы просто поднять вам настроение. Возможно, разработчик ещё не довёл своё творение до совершенства и ему есть над чем поработать, зато вам с друзьями никогда не будет скучно. Поэтому не оценивайте программу слишком серьёзно, мы предлагаем скачать Pix2Pix развлечения ради. Приноровившись, можно создать поистине волшебный шедевр, но иногда ведь хочется просто повеселиться. Не отказывайте себе в удовольствии и вы, играйте, шутите и получайте от этого необычного приложения только положительные эмоции!
Disclaimer: пост написан на основе отредактированных логов чата closedcircles.com , отсюда и стиль изложения, и уточняющие вопросы
Все это - реализация пейпера Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks из Berkeley AI Research.
Так как это все работает-то?
В пейпере люди решают задачу трансформации картинки в другую так, чтобы человеку не нужно было придумывать loss function.
Одна из главных проблем с нейросетями в генерации картинок - в том, что если использовать как loss просто среднуюю разницу в пикселях, например, L1 или L2 (он же mean squared error), то сеть стремится усреднять все возможные варианты. Если в финальной картинке есть некая неопределенность - например, ребро может быть на разной позиции, или цвет может быть в неком диапазоне, то оптимальный результат с точки зрения L2 loss - что-то среднее между всеми возможными случаями, а не какой-то конкретный из них.
Посему картинки оказываются очень размытыми пятнами.
Для разных отдельных задач люди придумывали другие loss functions, чтобы выразить некую структуру, которая должна быть в результатирующей картинке (для сегментации например Conditional Random Fields пробовали добавлять итд итп), но это все помогает очень инкрементально и очень зависит от задачи.
Ну и вот, следуя новым веяниям, в пейпере в качестве такого дополнительного лосса к L1 втыкают GAN (Generative Adversarial Network). (почитать про GANs можно почитать на Хабре и )
Общая схема у них такая:
Генератору на вход дается input image - она является дополнительным условием на то, что нужно сгенерировать. На ее основе генератор должен сгенерировать картинку на выход.
Дискриминатору - дается и input image, и то, что сгенерировал генератор (или, для positive examples - настоящая пара из тренировочного датасета), и он должен выдать является ли сгенерированная картинка настоящей или сгенерированной. Таким образом, если генератор будет генерировать картинку, не относящуюся к входной - дискриминатор должен это определить и отбросить.
Генератор является результатом итеративной тренировки этой пары сетей.
В целом, это стандартный подход Сonditional GANs - варианта GAN, где модель должна генерировать картинки соответствующие дополнительному входному вектору класса.
Только здесь входной вектор класса - картинка, и общий loss - это GAN loss + L1.
В смысле "втыкают GAN" в контексте обсуждения loss"ов? Типа добавляют генератор и решают задачу на нахождение минимакса?
Ну да.
На высоком уровне все!
Какие у них интересные детали
- Архитектура сети - U-Net, достаточно новая архитектура для сегментации, у которой есть много skip connections от энкодера до декодера (вот короткое описание)
В отличие от классического подхода к GANs, генератору вообще не передается никакого шумового вектора.
Все разнообразие только от того, что в сети есть dropout, и они его не выключают после тренировки.
Вот картинка, которая показывает, что и GAN loss, и U-net помогают.
Здесь, кстати, хорошо видна изначальная проблема с использованием только L1 loss - даже мощная модель генерирует размытые пятна, чтобы минимизировать среднее отклонение.
- Они тренируют модель на патчах 70x70, а потом применяют на больших картинках через full convolution. Забавно, что 70x70 дает в среднем результаты лучше, чем делать сразу на всей картинке 256x256 целиком.
А где же кошечки!!!
После этого есть система, которую можно научить на произвольных входах и выходах, даже если они из совсем разных задач.
Из сегментации в фотографию, из дневной фотки в ночную, из черно-белой в цветную итд.
И вот последний пример - это из ребер в картинку. Ребра по картинке генерируются стандартным алгоритмом из computer vision.
Это означает, что можно просто взять набор картинок, прогнать edge detection, и вот на этих парах
натренировать. Можно и на кошечках:
И после этого модель может что-то сгенерировать для любых скетчей, которые рисуют люди.
(присылайте, кстати, что вам запомнилось)
Так был ликвидирован недостаток хлебообразных кошек у человечества!
В целом, эта работа - еще один пример того, как взлетают GANs начиная с прошлого года. Оказывается, что это очень мощный и гибкий инструмент, который выражает "хочу чтобы было неотличимо от настоящего, хоть и не знаю, что это конкретно значит" как цель оптимизации.
Надеюсь, кто-то напишет полный обзор остального, происходящего в области! Там все очень круто.
Спасибо за внимание.
Алгоритм pix2pix научился распознавать в эскизах людей и превращать их в «реалистичное» изображение. Выходит, скорее, не очень реалистично - зато очень жутко. Это не первый алгоритм проекта: несколько месяцев назад в интернете уже рисовали уродливых котов c pix2pix. Не смогли устоять и на этот раз.
«Новый pix2pix для лиц (рисунки не мои, я импортировал их, используя стороннюю программу)».
Правда, если скетч исполнен не гениально, то алгоритм выдаёт изображения, которые сложно назвать реалистичными - скорее, кошмарными. И в этом убедились пользователи твиттера, которые не устояли перед новой забавой. Получилось как-то не очень.
I decided to use that pix2pix thing and draw some cartoon characters in them and the results are more terrifying than I thought I’d get pic.twitter.com/i3PatUtuEu
«Я решила использовать этот pix2pix и нарисовала несколько мультяшных персонажей в нём. Результаты более ужасающие, чем я ожидала увидеть».
«Глубоко расстраивает».
«Я собирался сделать «жуткого рыбного монстра», но нейросеть pix2pix сделала мне кое-что получше, добавив ему причёску, как у участника бойз-бенда».
«Слегка жутко…»
«Это кошмарно!»
Впрочем, даже печальные результаты не могут отбить у пользователей твиттера тяги к творчеству.
«Больше веселья!»
«Нравится этот инструмент!»
«Парень № 3 выглядит хорошо».
«Впечатляющий генератор лиц из эскизов».
Проект pix2pix стал известным несколько месяцев назад благодаря своему алгоритму, который на основе нейросетей переводил нарисованных от руки котиков в «реалистичных». Ну, реалистично выглядел только котик, которого нарисовали сами создатели. А вот то, что творили в приложении обычные пользователи, гораздо больше походило на меховых монстров, чем на котов в привычном понимании этого слова.
«Зацените-ка моего кота. Любой может быть художником».
Размах нейросетей впечатляет, и поэтому их используют и для более серьёзных вещей, чем рисование страшилок. Например, недавно порносайты запустили сервис, который . Правда, судя по результату, этому алгоритму ещё учиться и учиться. Иначе зачем ему сравнивать Елену Мизулину с Бруклин Чейз?
