Yaratıcı bünyeler için günlük besin kaynağı

Çizimlerinizi Ürkütücü Fotoğraflara Dönüştürün

Pix2pix, karalamalarınızı insan fotoğraflarına dönüştüren bir görsel çevirici.

Geçtiğimiz aylardan hatırlarsınız bir kutuya bir kedi çiziyorduk, yandaki kutudan o kedinin fotoğrafımsı bir versiyonunu elde ediyorduk. Edges2Cats isimli projenin algoritması çizim kediye dokular ve renkler ekliyor, ortaya korkunca yakın kedicikler çıkarıyordu. Şimdi benzer bir proje kedi yerine, insan çizimleri için devrede. Kedi milletinin sevimliliği de gidince, ortaya baya kabusvari görseller çıkıyor tabii.

Yapmanız gereken şey basit. Siteye tıklıyorsunuz, soldaki kutuya son derece ilkel çizim aracı ile bir yüz çiziyorsunuz, sağdaki kutu size o çizimin fotoğraflaştırılmış halini veriyor. Tabii proje henüz taze olduğundan sonuçlar çok başarılı değil. Birkaç deneme yaptım ve gördüğüm kadarıyla siz ne kadar iyi çizmeyi başarırsanız o kadar iyi sonuç çıkıyor ama o bile en iyi haliyle biraz tuhaf.

Pix2pix kedilerdeki gibi Google’ın açık kaynak kodlu makine öğrenme projesi Tensorflow’u kullanmıyor. Onun yerine Hollandalı yayıncı NPO tarafından yaratılan özel bir algoritma kullanıyor. Programcık NPO bünyesindeki sunuculardan Lara Rense’in binlerce fotoğrafıyla beslenerek çalışır hale getirilmiş. Yani çizimlerinizden oluşan her görsel Rense’in yüzünün parçalarıyla oluşturuluyor diyebiliriz.

Pix2pix “generative adversarial networks” (GANs) adı verilen bir teknoloji kullanıyor. Bu da iki farklı ağ üzerinden çalışıyor. Bir ağ (generator), eldeki çizimin modelin özellikleriyle eşleştirilmesi ve görselin yaratılması üzerinden devreye giriyor. İkinci bir ağ (discriminator) ise çıkan sonuçu gerçek ya da sahte olarak değerlendiriyor. Bu birbiriyle karşıt iki ağın çarpışması sonunda biri ya da diğeri puan kazanıyor. Böylece makine ne yaparsa ne sonuç aldığını öğrenmeye başlıyor. Yani özetle makine giderek daha gerçeğe yakın görseller yaratmayı öğreniyor. Nihai hedef makinenin Lara’nın çizimini birebir olarak fotoğrafa dönüştürebilmesi. Ancak tabii şu an makine henüz orada değil.

Hayaller:

Gerçekler:

Bu teknolojinin aslında potansiyeli çok büyük. Daha çok veriyle beslendiğinde yapabilecekleri çok. Nitekim önümüzdeki yıllarda GANs teknolojisinin öğrenen makineler alanında giderek önem kazanması bekleniyor.

Görsel: NPO, Deniz Tan

REKLAM