រូបភាពរបស់អវកាសយានិកជិះសេះត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយការរួមបញ្ចូលគ្នារវាងគំរូពីរប្រភេទដែលបង្កើតដោយ AI។ រូបថត៖ MIT News
នៅពេលដែលល្បឿន និងគុណភាពលែងជាការដោះដូរទៀតហើយ។
នៅក្នុងវិស័យបង្កើតរូបភាពដែលដំណើរការដោយ AI បច្ចុប្បន្នមានវិធីសាស្រ្តសំខាន់ពីរគឺ៖
ម៉ូដែលសាយភាយអនុញ្ញាតឱ្យបង្កើតរូបភាពលម្អិត និងច្បាស់។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ពួកវាមានល្បឿនយឺតខ្លាំង និងប្រើប្រាស់ធនធានកុំព្យូទ័រច្រើន ពីព្រោះវាត្រូវការជំហានដំណើរការរាប់សិបដើម្បីលុបសំឡេងរំខានចេញពីភីកសែលនីមួយៗ។
ម៉្យាងវិញទៀត គំរូស្វ័យប្រវត្តិមានល្បឿនលឿនជាងមុន ពីព្រោះវាអាចទស្សន៍ទាយផ្នែកតូចៗនៃរូបភាពជាបន្តបន្ទាប់។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ ជារឿយៗវាផលិតរូបភាពដែលមានព័ត៌មានលម្អិតតិចជាង និងងាយនឹងមានកំហុស។
HART (ឧបករណ៍បំលែងស្វ័យប្រវត្តិកម្មកូនកាត់) រួមបញ្ចូលគ្នាទាំងពីរ ដោយផ្តល់ជូននូវ "អ្វីដែលល្អបំផុតនៃពិភពលោកទាំងពីរ"។ ដំបូង វាប្រើគំរូស្វ័យប្រវត្តិកម្មដើម្បីបង្កើតរូបភាពទាំងមូលដោយការអ៊ិនកូដវាទៅជាថូខឹនដាច់ពីគ្នា។ បន្ទាប់មក គំរូដែលរីករាលដាលបន្តិចបន្ថែមដំណើរការដើម្បីបន្ថែមថូខឹនដែលនៅសេសសល់ - ព័ត៌មានលម្អិតដែលបាត់បង់ក្នុងអំឡុងពេលដំណើរការអ៊ិនកូដ។
លទ្ធផលគឺរូបភាពដែលមានគុណភាពប្រៀបធៀប (ឬខ្ពស់ជាង) ទៅនឹងម៉ូដែលសាយភាយទំនើបបំផុត ប៉ុន្តែដំណើរការលឿនជាងប្រាំបួនដង និងប្រើប្រាស់ធនធានកុំព្យូទ័រតិចជាង 31%។
វិធីសាស្រ្តថ្មីនេះជួយបង្កើតរូបភាពដែលមានគុណភាពខ្ពស់ក្នុងល្បឿនលឿន។
ការច្នៃប្រឌិតគួរឱ្យកត់សម្គាល់មួយរបស់ HART គឺរបៀបដែលវាដោះស្រាយបញ្ហានៃការបាត់បង់ព័ត៌មាននៅពេលប្រើគំរូស្វ័យប្រវត្តិ។ ការបំប្លែងរូបភាពទៅជាថូខឹនដាច់ពីគ្នាបង្កើនល្បឿនដំណើរការ ប៉ុន្តែក៏បណ្តាលឱ្យបាត់បង់ព័ត៌មានលម្អិតសំខាន់ៗដូចជាគ្រោងវត្ថុ លក្ខណៈពិសេសលើមុខ សក់ ភ្នែក និងមាត់។
ដំណោះស្រាយរបស់ HART គឺត្រូវឱ្យគំរូសាយភាយផ្តោតតែលើការ "ជួសជុល" ព័ត៌មានលម្អិតទាំងនេះដោយប្រើថូខឹនដែលនៅសេសសល់។ ហើយដោយសារតែគំរូនេះបានធ្វើការងារភាគច្រើនរួចហើយតាមរយៈការវិភាគតំរែតំរង់ដោយស្វ័យប្រវត្តិ គំរូសាយភាយត្រូវការតែជំហានដំណើរការចំនួន 8 ជំនួសឱ្យជំហានជាង 30 ដូចពីមុន។
លោក Haotian Tang សហអ្នកនិពន្ធបានពន្យល់ថា «គំរូផ្សព្វផ្សាយងាយស្រួលអនុវត្តជាង ហើយដូច្នេះវាមានប្រសិទ្ធភាពជាង»។
ជាពិសេស ការរួមបញ្ចូលគ្នានៃគំរូបំលែងស្វ័យប្រវត្តិដែលមានប៉ារ៉ាម៉ែត្រ 700 លាន និងគំរូសាយភាយស្រាលដែលមានប៉ារ៉ាម៉ែត្រ 37 លានអនុញ្ញាតឱ្យ HART សម្រេចបាននូវដំណើរការដែលអាចប្រៀបធៀបទៅនឹងគំរូសាយភាយដែលមានប៉ារ៉ាម៉ែត្ររហូតដល់ 2 ពាន់លាន ប៉ុន្តែលឿនជាងប្រាំបួនដង។
ដំបូងឡើយ ក្រុមស្រាវជ្រាវក៏បានព្យាយាមបញ្ចូលគំរូសាយភាយទៅក្នុងដំណាក់កាលដំបូងនៃដំណើរការបង្កើតរូបភាពផងដែរ ប៉ុន្តែវានាំឱ្យមានការប្រមូលផ្តុំកំហុស។ វិធីសាស្រ្តដ៏មានប្រសិទ្ធភាពបំផុតគឺអនុញ្ញាតឱ្យគំរូសាយភាយដោះស្រាយជំហានចុងក្រោយ ហើយផ្តោតតែលើផ្នែក "ដែលបាត់" នៃរូបភាពប៉ុណ្ណោះ។
ដោះសោអនាគតនៃបច្ចេកវិទ្យា AI ពហុមេឌា។
ជំហានបន្ទាប់របស់ក្រុមស្រាវជ្រាវគឺការបង្កើតគំរូចក្ខុវិស័យ AI - ភាសាជំនាន់ក្រោយដែលផ្អែកលើស្ថាបត្យកម្ម HART។ ដោយសារតែ HART អាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន និងអាចសម្របខ្លួនទៅនឹងទិន្នន័យជាច្រើនប្រភេទ (ពហុម៉ូឌុល) ពួកគេរំពឹងថានឹងអាចអនុវត្តវាទៅការបង្កើត វីដេអូ ការទស្សន៍ទាយអូឌីយ៉ូ និងវិស័យជាច្រើនទៀត។
ការស្រាវជ្រាវនេះត្រូវបានផ្តល់មូលនិធិដោយអង្គការជាច្រើន រួមទាំងមន្ទីរពិសោធន៍បញ្ញាសិប្បនិម្មិត MIT-IBM Watson មជ្ឈមណ្ឌល វិទ្យាសាស្ត្រ MIT-Amazon កម្មវិធីផ្នែករឹងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត MIT និងមូលនិធិវិទ្យាសាស្ត្រជាតិសហរដ្ឋអាមេរិក។ NVIDIA ក៏បានផ្តល់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ GPU សម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាលគំរូនេះផងដែរ។
(យោងតាមសារព័ត៌មាន MIT)
ប្រភព៖ https://vietnamnet.vn/cong-cu-ai-moi-tao-anh-chat-luong-cao-nhanh-gap-9-lan-2384719.html
Kommentar (0)