Некоторое время назад я увидел несколько спутниковых снимков Марса, которые совершенно поразили меня.
Я решил, что хочу использовать эти и некоторые другие изображения для создания синтетических изображений Марса с помощью Generative Adversarial Network (GAN).
Я пробовал использовать разные GANS, но в большинстве (всех) попыток сеть всегда рушилась. Однако недавно NVIDIA выпустила реализацию StyleGAN. Поскольку у меня уже есть весь конвейер для увеличения данных, и у меня есть хороший графический процессор (Titan V), я решил дать styleGAN шанс. Я тренировал его с множеством разных изображений 128x128px, которые выглядят так:
Мне было нечего терять, еще одна попытка через пару часов (дней) с использованием графического процессора. Однако я должен сказать, что через пару часов GAN начал генерировать действительно хорошие синтетические изображения. Вот несколько примеров вывода во время тренировочного процесса.
И немного 512x512 эволюции обучения
И это пара финальных синтетических изображений 128х128 пикселей поверхности Марса.
Я должен сказать, что для меня невозможно отличить синтетические образы от реальных. Я очень признателен команде NVIDIA в области искусственного интеллекта из-за этих потрясающих улучшений в области GAN.
Некоторые интерполяции скрытого пространства
ОБНОВИТЬ
Я написал учебное пособие, в котором объясняется, как можно обучить конец 2 конца GAN генерации синтетических изображений:
Https://ivanlen.github.io/how-to-generate-synthetic-mars-images/
