Re: [奶子] AI画的婚纱大奶(图多)

楼主: smart0eddie (smart0eddie)   2022-10-01 18:18:13
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推 twmacaron: AI很人性化 只注意到奶子 10/01 13:33
推 BruceChang: 人画手都会看自己的手 所以.... 10/01 13:33
→ aria0520: 大家比较在意胸只能有两颗 手比较随意 10/01 13:34
→ wahaha99: 但手指形状复杂,所以还没学好 10/01 13:35
→ Koyomiiii: 手指大家不一定会细看 奶子大家一定看 而且也不会po 10/01 13:37
→ emptie: 有些人类是真的有6指啊 10/01 13:38
推 whitekyubi: 角度不同,有的手指会被挡起来吧?猜的 10/01 13:42
推 silverowl: 同时出现在画面上的手指有0~10根,而奶子大多只有一对 10/01 13:42
→ whitekyubi: 虽然也不能解释为什么有6789根手指的出现 10/01 13:42
推 arrenwu: 这不太需要解释吧 训练过程中我不觉得工程师会特别让 10/01 13:44
→ arrenwu: AI架构中有“人类手指10根才正常”的概念 10/01 13:44
→ arrenwu: DeepLearning 会强有一个特质就是让AI架构自己决定什么 10/01 13:45
→ arrenwu: 特征比较重要 10/01 13:45
推 tchaikov1812: 人的手指超复杂,比两个胸部复杂百倍 10/01 14:06
推 johnny3: ai没有立体的概念 不知道为什么手指不同角度有不同数量 10/01 14:07
→ johnny3: 学习起来就是有时候很多有时候很少 不知道为什么 10/01 14:07
→ johnny3: 不像眼睛 什么角度看几乎都两颗 10/01 14:08
推 raincole: AI 其实也不“知道”奶子有两颗啊 你这个“知道”也未免 10/01 14:35
→ raincole: 给 AI 太多 credit 了吧 10/01 14:36
推 xiaohua: 你就知道可悲的人类喂了多少奶图了 10/01 15:25
→ xiaohua: 喂食图片中,奶子含量远远大于手手 10/01 15:26
那如果是要特化专门生成人类色图的模型
除了目前的语言解析模型去分析输入的文字
能不能额外加个人体生成模型
先让AI生成人体的3D体态
再转成2D图
训练3D人体的时候就可以额外告诉AI
一般人的体型骨架
也能让AI学到立体的人体资讯
有没有资工大神可以开示一下?
作者: twmacaron (bamboo)   2021-10-01 13:33:00
AI很人性化 只注意到奶子
作者: BruceChang (=A5e)   2021-10-01 13:33:00
人画手都会看自己的手 所以....
作者: aria0520 (紫)   2021-10-01 13:34:00
大家比较在意胸只能有两颗 手比较随意
作者: wahaha99 (此方不可长)   2021-10-01 13:35:00
但手指形状复杂,所以还没学好
作者: Koyomiiii (Koyomi)   2021-10-01 13:37:00
手指大家不一定会细看 奶子大家一定看 而且也不会po
作者: emptie ([ ])   2021-10-01 13:38:00
有些人类是真的有6指啊
作者: whitekyubi (狐狸)   2021-10-01 13:42:00
角度不同,有的手指会被挡起来吧?猜的
作者: silverowl (Raven)   2021-10-01 13:42:00
同时出现在画面上的手指有0~10根,而奶子大多只有一对
作者: arrenwu (键盘的战鬼)   2021-10-01 13:44:00
这不太需要解释吧 训练过程中我不觉得工程师会特别让AI架构中有“人类手指10根才正常”的概念DeepLearning 会强有一个特质就是让AI架构自己决定什么特征比较重要
作者: tchaikov1812 (柴犬夫斯基)   2021-10-01 14:06:00
人的手指超复杂,比两个胸部复杂百倍
作者: johnny3 (キラ☆)   2021-10-01 14:07:00
ai没有立体的概念 不知道为什么手指不同角度有不同数量学习起来就是有时候很多有时候很少 不知道为什么不像眼睛 什么角度看几乎都两颗
作者: raincole (冷鱼)   2021-10-01 14:35:00
AI 其实也不“知道”奶子有两颗啊 你这个“知道”也未免给 AI 太多 credit 了吧
作者: xiaohua (大花)   2021-10-01 15:25:00
你就知道可悲的人类喂了多少奶图了喂食图片中,奶子含量远远大于手手
作者: emptie ([ ])   2022-10-01 18:20:00
可是有些我们觉得赏心悦目的2d图透视并不是最正确的
作者: DAEVA   2022-10-01 18:27:00
先决定空间和3d人偶姿势再上色这样
作者: diabolica (打回大師再改ID)   2022-10-01 18:41:00
我满怀期待的点进来 啪 没了
作者: chang1248w (彩棠)   2022-10-01 21:11:00
问题可能有几个,一个是在3d空间中生成物件,包含材质啊 形状啊 光影渲染啊什么的然后要把这东西转换成2d画面,本身就是一门大学问最后还得要球整个过程可导(微分)难易度可想而知: totally bullshit因此大概三五年前,试图在2d图片上融入了manifold learning 的概念模型该学的是在高维度空间中的低维manifold可以把它想成一辆关于车子的影片,车子的像素在整个影片画质1920x1080x3那么高维度的空间中变化,但其实车子的概念只在三个空间维度加一个旋转和一个时间,也就是五个维度上活动模型该做的就是在1920*1080*3找出那5维度的车子概念的变化脉络,并把它定义为车子这个概念是现在深度学习的基石所以其实并不一定要在3d空间才能引入骨架的资讯,问题是这个资讯怎么融入模型welcome contribution另外有个领域在做从几个角度的相片来做3d建模去年的sota印象中是在3d空间里建模光的通过率还有材质,有物体的地方通过率就低采样的时候他们用矩阵扫过空间,利用被挡下来的机率做材质的期望值并记录在矩阵上,来达成可微并高效的ray tracing

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