Одно из таких изображений (попробовать сделать собственное можно здесь)
Но нейронные сети могут работать и в более спокойном режиме. Например, делать цветными черно-белые снимки. Для того, чтобы научить систему это делать, исследователи обучают ее, демонстрируя большое количество различных фотографий. Нейронная сеть выбирает с цветных снимков те объекты, что схожи с объектами на черно-белых снимках, и разукрашивает последние. Сейчас такой проект разрабатывается исследователями из Калифорнийского университета в Беркли.
По результатам работы в рамках проекта опубликована статья Colorful Image Colorization (PDF). Далеко не все «окрашенные» снимки можно назвать удачными, но некоторые — просто идеальны. Алгоритм системы, разработанной исследователями, работает с рядом обычных правил (например, небо — голубое, трава — зеленая и т.п.), плюс эти алгоритмы прорабатывают множество схожих фото, чтобы получить информацию о точном цвете нужных объектов.
Цветные снимки показывались добровольцам, которые пытались угадать, какие снимки были изначально черно-белыми, а затем их сделали цветными, а какие — изначально цветными. Около 20% расцвеченных снимков испытуемые посчитали изначально цветными. Интересно, что сети сложно раскрасить, например, зеленый овощ на белой тарелке, или оставить снежно белой цаплю определенного вида.
Исходники алгоритма, документацию и остальные наработки можно найти на Github.
Сейчас нейронные сети не просто разукрашивают фото, но и генерируют лица людей и интерьеры. Так, команда исследователей из компании Indico и Facebook создала нейронную сеть, способную «придумывать» реалистичные изображения. Кстати, об эволюции нейронных сетей можно почитать здесь.
