Ключевые факты
- Реализация использует оптический поток для преобразования предыдущих галлюцинаций в текущий кадр.
- Маскирование окклюзии предотвращает появление призраков и перенос галлюцинаций при движении объектов.
- Инструмент поддерживает несколько предварительно обученных классификаторов изображений, включая GoogLeNet.
- Он работает на оборудовании GPU, CPU и Apple Silicon.
- Расширенные параметры, такие как слои, октавы и итерации, остаются функциональными.
Краткое содержание
Разработчик обновил реализацию PyTorch DeepDream, добавив поддержку видео с временной согласованностью. Эта модификация позволяет создавать плавные DeepDream видео с минимальным мерцанием, которое является распространенной проблемой в стандартных реализациях.
Проект отличается высокой гибкостью, поддерживает расширенные параметры и несколько предварительно обученных классификаторов изображений, включая GoogLeNet. Он предназначен для работы на различных аппаратных платформах, включая GPU, CPU и процессоры Apple Silicon.
Техническая реализация
Основная инновация заключается в применении алгоритмов временной согласованности. Модифицируя оригинальный форк PyTorch DeepDream, разработчик обеспечивает плавное развитие визуальных галлюцинаций по кадрам видео, а не генерацию независимых, шумных результатов для каждого кадра.
Этот подход значительно уменьшает эффект стробирования или мерцания, часто наблюдаемый в AI-сгенерированном видео.
Ключевые особенности и алгоритмы 🧠
Реализация основывается на двух основных методах компьютерного зрения для поддержания визуальной стабильности:
- Оптический поток: Эта техника преобразует галлюцинации из предыдущих кадров в текущий кадр, обеспечивая согласованный визуальный базис.
- Маскирование окклюзии: Предотвращает появление призраков и перенос галлюцинаций при движении объектов, гарантируя, что артефакты не остаются некорректно.
Эти функции работают вместе для создания высококачественного, стабильного видео.
Гибкость и совместимость
Несмотря на сложную обработку видео, инструмент сохраняет гибкость оригинальной реализации DeepDream. Пользователи по-прежнему могут настраивать расширенные параметры, такие как слои, октавы и итерации, для кастомизации визуального стиля вывода.
Более того, код поддерживает несколько предварительно обученных классификаторов изображений, с явным упоминанием GoogLeNet. Совместимость распространяется на широкий спектр оборудования, функционируя на стандартных GPU, CPU и архитектуре Apple Silicon.
Доступность и использование
Проект доступен в публичном репозитории, где разработчик поделился кодом. Примеры видео, демонстрирующие временную согласованность и визуальные эффекты, включены в репозиторий для ознакомления.
Заинтересованные пользователи могут получить доступ к репозиторию, чтобы скачать код и посмотреть результаты работы оптического потока и техники маскирования окклюзии в действии.
