За последнее десятилетие мы заметили большие успехи в области искусственного интеллекта и нейронных сетей. При соответствующем обучении их можно «уговорить» произвести впечатляющие результаты, будь то текст, изображения или просто классификация объектов. Кроме того, можно получить массу удовольствия от того, чтобы вытолкнуть их за пределы предписанного операционного региона, как недавно пытался Джон Уорлик.
Джон начал свою работу с помощью такого инструмента, как программа GauGAN. Она способна создавать псевдофотореалистичные изображения ландшафтов на основе карт сегментации, где разные цвета двухмерного изображения представляют такие объекты, как деревья, грязь, горы или воду. Потратив много времени на игры с программным обеспечением, Джон решил посмотреть, можно ли использовать ее для создания видео.
Инструмент GauGAN способен принимать только одну карту сегментации и выводить одно изображение, поэтому Джону пришлось проявить творческий подход. Были проведены эксперименты, в которых видео генерировалось и экспортировалось как отдельные кадры, и эти кадры передавались в GauGAN как отдельные карты сегментации. Затем выходные кадры из GauGAN снова были собраны в видео.
Как и следовало ожидать, результаты оказались несколько психоделическими. Рабочий процесс GauGAN с одним изображением означает, что между последовательными кадрами существует только совпадение, создавая дикий, меняющийся облик. Хотя это не та техника, которую мы ожидаем увидеть в ближайшее время в серьезных целях, это отличный эксперимент, позволяющий увидеть, как далеко можно продвинуть эту технологию. Мы также не в первый раз видим, как такая технология используется для создания полномасштабного видео.