Yapay zeka nelere kadir değil mi? Sürekli olarak şaşırtacak, ağzımızı açık bırakacak şeyler ortaya çıkmasına ön ayak oluyor. Tabii yapay zeka dediğimiz şey aslında insanlık olarak ilk etapta uyum sağlayamadığımız pek çok teknolojiye karşılık geliyor. Eskiden insansı robotlar için yapay zeka tabirini kullanırken şu anda makine öğrenme ve derin öğrenme süreçlerine yapay zeka diyoruz. Anlayamadığımız şeyi bu şekilde tanımlamak çok daha kolay elbette. Ancak anlayabilen kişiler bunun üzerinde çalışmaya ve iyileştirmeye devam ediyor. Nvidia’da bu markalardan birisi. Guilin Liu liderliğindeki araştırmacılar derin öğrenmeden faydalanarak görsellerdeki eksik parçaları onaran bir araç geliştirdi.

Görsellerdeki boşluklarınız özenle doldurulur hemen teslim edilir

Nvidia’nın yayınladığı tanıtım videosunda, önce sağlam görsel alınıyor ve rastgele noktalar tamamen siliniyor. Yapay zeka aracı ise bu boşlukları görselin kalanıyla tutarlı olacak şekilde tamamlıyor. Sonuçlar şu anda mükemmel değil, ancak ziyadesiyle tutarlı. Nvidia bu araç için geçmişteki benzer teknolojilerden farklı bir yol izleyerek geliştirme yapmış. Bu sayede düzenlenen alan ile orijinal arasında ton farkı, beyaz şerit veya renk kayması olmuyor. Bunun sebebi ise Nvidia’nın algoritmasının görselin merkezinden itibaren görseli alanlara ayırmak yerine bir bütün olarak bakarak eksik bölgeleri desen ve bütünlük açısından ele alarak doldurması.

Adobe’nin de benzer bir araç yayınladığını ve hemen hemen aynı şeyi yaptığını söyleyebilirsiniz. Keza şirket Adobe Max 2017’de SceneStitch ve Cloak araçlarını duyurmuştu. Fakat bu araçlarla Nvidia’nınki arasındaki büyük fark, geçmiş tekniklerde görsel yoğun bir post prodüksiyon sürecine tabii tutuluyordu. Bu işlemle beraber ancak istenilen sonuç alınabiliyordu. Post prodüksiyonunun gerekliliği de görsellerin dikdörtgenlere ayrılarak bölgesel incelenmesinden kaynaklanıyor.

Aracın henüz tüketiciye yönelik sunulan bir ismi yok. Çalışma akademik seviyede. Fakat yapay zeka, derin öğrenme ve algoritmanların dünyasında görsellerin nasıl manipüle edilebileceğine tanıklık ediyoruz. Bu aracın da yeni ufuklar açacağı kolaylıkla öngörülebiliyor.

Görsel: Nvidia, YouTube