these ai generated pokemon are strangely compelling 119766
Alcuni dei design dei Pokemon sono scomodamente vicini alla realtà (almeno da una distanza di sicurezza)
Ricordo vividamente i bambini a scuola che si trascinavano dietro i poster dei 150 Pokemon originali (alcuni erano persino laminati!), e mentre la serie si avvicina al segno di 900-'mon, sembra il momento giusto per vedere che tipo di design di Pokemon possono emergere da un'IA ben addestrata.
Come mostrato in questo esperimento da Max Woolf , che è uno scienziato dei dati di BuzzFeed, è possibile creare alcune cose divertenti, strane e stranamente preciso mostri tascabili della rete neurale.
Ho costretto un bot a guardare ogni Pokémon e gli ho detto di generarne uno proprio. Ecco i risultati.
(questo non è uno scherzo, in realtà è così che li ho fatti) pic.twitter.com/MfJUWJHZoB
— Max Woolf (@minimaxir) 15 dicembre 2021
Ad un dedicato Pokemon fan, molte delle creature si registreranno immediatamente come off-brand, ma scommetto che potrei essere ingannato con alcune di loro in un quiz a fuoco rapido.
Dopo aver ottenuto molto meritato interesse per l'arte su Twitter e Reddit, Woolf ha pubblicato Due Di più lotti di Pokemon generati dall'IA e vale la pena ispezionarli da vicino:
Wow, a tutti voi piacciono davvero molto questi Pokémon generati dall'IA!
Come ringraziamento per tutto il tuo supporto, che ne dici di UN ALTRO LOTTO BONUS?! pic.twitter.com/kM3Kc8bBe6
— Max Woolf (@minimaxir) 15 dicembre 2021
Scrivendo di più sul progetto su Reddit, Woolf ha affermato che l'IA utilizzata qui è messa a punto ruDALL-E sulle immagini ufficiali dei Pokemon (cioè lo è non VQGAN + CLIP o Wombo Dream). Il modo in cui funziona l'IA è che genera le immagini dall'alto a destra in blocchi 8×8. Campiona il pezzo successivo in modo piuttosto casuale in modo che l'immagine sia coerente, con il processo di messa a punto che insegna all'IA a riconoscere meglio i pezzi di un Pokemon.
test whitebox e blackbox con esempio
Anche se sarebbe fantastico avere una demo interattiva (non diversamente da quella facile da usare Pokemon Fusione strumento), come dice Woolf, non è molto portatile/facile da usare.
L'argomento di reti contraddittorie generative è emerso in una conversazione successiva su Reddit, e lui ha risposto così ci sono stati tentativi di addestrare un GAN su Pokemon, ma è molto, molto difficile ottenere un output coerente. (I GAN richiedono una grande quantità di immagini di input normalizzate di alta qualità, che i Pokemon non lo sono.) Forse questo ispirerà altri esperimenti!
L'apprendimento automatico dei Pokemon è molto al di sopra della mia testa, ma affascinante lo stesso. L'immagine nella parte superiore di questo articolo mostra alcuni dei miei mostriciattoli preferiti e sì, il numero 2 ci sta sbalordindo. Il numero 4 sembra un NFT casuale e il numero 8 è abbastanza prezioso da essere reale.
Spero che la fan art sfugga di mano al più presto.