Petswap

Ein neuer Algorithmus von Nvidia lernt Körperhaltungen eines Tieres und überträgt diese auf jedes andere Gefleucht. So kann man, beispielsweise, Garfield mit den Bewegungen von Odie ausstatten oder umgekehrt. Wie Faceswap, nur mit Tieren, Petswap eben.

Wie die Mona-Lisa-Deepfakes neulich benötigt auch dieser Algorithmus nach einem ausgiebigen Training des Neural Networks nur ein einziges Bild, um Fiffi sich die Eier lecken zu lassen wie Maunzi.

Hier das Paper: Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation (Vorsicht: Die Forscher haben das Kunststück zustande gebracht und ein 90MB dickes GIF hochgeladen. Kann man Wissenschaftlern bitte das Photoshop wegnehmen?) und hier ein Demo (das bei mir nicht funktioniert).

Abstract
Unsupervised image-to-image translation methods learn to map images in a given class to an analogous image in a different class, drawing on unstructured (non-registered) datasets of images. While remarkably successful, current methods require access to many images in both source and destination classes at training time. We argue this greatly limits their use. Drawing inspiration from the human capability of picking up the essence of a novel object from a small number of examples and generalizing from there, we seek a few-shot, unsupervised image-to-image translation algorithm that works on previously unseen target classes that are specified, at test time, only by a few example images. Our model achieves this few-shot generation capability by coupling an adversarial training scheme with a novel network design. Through extensive experimental validation and comparisons to several baseline methods on benchmark datasets, we verify the effectiveness of the proposed framework.

Hier noch ein 2-Minute-Papers-Video zum Tiertausch:

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