Все эпизоды сериала «Газета» выйдут 4 сентября
Netflix запустил списки фильмов и сериалов для разных знаков зодиака
Lego представил набор «Вилли Вонка и шоколадная фабрика»
Apple TV+ поднял цену подписки на 30%
«Банды Лондона» продлили на четвертый сезон
В Таиланде хотят раздать бесплатные билеты на рейсы по стране 200 тыс. иностранным туристам
Смотрим трейлер нового сезона «Футурамы». Он выйдет 15 сентября
Карен Гиллан сыграет в ремейке культового фильма «Горец»
Тильда Суинтон дирижирует безумным танцевальным боем в рекламе бренда Gentle Monster
Милли Бобби Браун и Джейк Бонджови впервые стали родителями. Они удочерили девочку
BTS выпустят на большие экраны ремастированные концертные фильмы в преддверии тура
На две американские авиакомпании подали в суд за продажу мест «у окон», где не было иллюминаторов
Посмотрите первый тизер второго сезона «Больницы Питт»
Дэниел Дей-Льюис появился в трейлере фильма «Анемон». Его поставил сын актера
В Великом Новгороде нашли древнейшую печать Ярослава Мудрого
Восьмилетний бразильский футболист подписал контракт с Nike
Покупатели «Яндекс Маркета» смогут зарабатывать рубли за рекомендации товаров
Россия и Иордания подписали соглашение о безвизовом режиме
Александр Стриженов экранизирует «Бесприданницу» в формате сериала
Брэндон Ховард представит США на «Интервидении»
102-летний японец стал самым пожилым человеком, покорившим Фудзи
«Золотое яблоко» выйдет на рынок Китая в 2026 году
Почти 30 тысяч человек подписали петицию с требованием закрыть в Москве игровую комнату с щенками
«Роскосмос» вывел на орбиту спутник с мышами, мухами, грибами и растениями
Правительство подтвердило, что с 1 сентября Max станет обязательным к предустановке на смартфонах
ФАР: спасти альпинистку с пика Победы почти невозможно
Звезда «Разделения» Трамелл Тиллман снимется в новом «Человеке-пауке»
В РФ запретили несколько песен OG Buda и Платины за пропаганду наркотиков и оправдание терроризма

Нейросеть научили создавать не похожие ни на один стиль произведения искусства

Ученые из Ратгерского университета Нью-Джерси научили нейросеть создавать произведения искусства, которые отличаются от всех существующих стилей, сообщает MIT Technology Review.

Для этого через сеть пропустили все известные стили в живописи. Креативная состязательная нейросеть обучена тому, чтобы не подгонять изображения под какой-либо стиль, а создавать произведения, максимально не похожие на них. Все ранее известные попытки научить нейросеть живописи строились на принципе повторения уже существующих приемов и идей в искусстве.

Базой данных для нейросети стала энциклопедия визуального искусства WikiArt. Она состоит из более чем 80 тысяч картин, начиная с XV века. Это уже не первая попытка научить нейросеть создавать произведения искусства. «Афиша Daily» нашла все сервисы, которые пытаются конкурировать с художниками.

«Афиша Daily» ранее объясняла принцип работы нейросетей и отвечала на вопрос: что такое машинное обучение?

Расскажите друзьям