Исследователи из НЙУ и Университета Мэриленда представили фреймворк искусственного интеллекта для понимания и извлечения стилевой информации из изображений.

 Researchers from NYU and the University of Maryland Unveil an Artificial Intelligence Framework for Understanding and Extracting Style Descriptors from Images

Цифровое искусство и искусственный интеллект: понимание и извлечение стилевых дескрипторов изображений

Искусство и технологии пересекаются, чтобы изменить способы воплощения творческих идей художников и дизайнеров. Генеративные модели, такие как Stable Diffusion и DALL-E, извлекают уникальные художественные стили из онлайн-изображений, представляя сложную задачу в определении оригинальности.

Исследовательские открытия

Исследователи из Нью-Йоркского университета, Института ELLIS и Университета Мэриленда разработали модель Contrastive Style Descriptors (CSD) для анализа и количественной оценки художественных стилей, сосредоточившись на субъективных характеристиках, таких как цветовые палитры и текстуры. Этот подход подчеркивает стилистические нюансы между изображениями, предлагая практические идеи для повторения стилей генеративными моделями.

Их специализированный набор данных, LAION-Styles, является основой контрастной схемы обучения, тщательно количественно оценивающей стилистические корреляции между созданными изображениями и их вдохновениями. Исследование раскрывает спектр достоверности в повторении стилей моделью Stable Diffusion, подчеркивая важную роль наборов данных для обучения в формировании выводов генеративных моделей.

Более того, исследование проливает свет на количественные аспекты повторения стилей, предлагая детальное представление о возможностях и ограничениях генеративных моделей. Оно провоцирует пересмотр взаимодействия этих моделей с различными стилями, задавая вопросы о включительности и разнообразии в художественном творчестве.

Практическое применение

Исследование предоставляет ценные идеи для художников и пользователей, предлагая тонкое понимание способности генеративных моделей к повторению стилей и подчеркивая влияние наборов данных для обучения на результаты модели.

AI-решения для бизнеса

Для компаний, стремящихся использовать AI, важно определить возможности автоматизации, определить KPI, выбрать подходящие AI-решения и постепенно их внедрить. AI может переопределить процессы продаж и вовлеченность клиентов, предлагая практические решения, такие как AI Sales Bot от itinai.com/aisalesbot, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами на всех этапах их путешествия.

Для консультаций по управлению KPI с использованием AI и непрерывного получения идей по использованию AI свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.com или следите за нашими новостями в Telegram t.me/itinainews или Twitter @itinaicom.

Список полезных ссылок:

AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация

Исследователи из NYU и Университета Мэриленда представили фреймворк искусственного интеллекта для понимания и извлечения стилевых дескрипторов изображений

MarkTechPost

Twitter – @itinaicom

Полезные ссылки: