
Группа ученых из США создала алгоритм для создания изображений, похожих на фотографии реальных объектов. Программа получает исходную картинку в небольшом разрешении (например, 4 на 4 пикселя), а затем последовательно увеличивает разрешение, добавляя на каждом шаге детали. При опросе добровольцев в 40 процентах случаев оказывалось, что люди путали сгенерированное программой изображение с реальной фотографией. Препринт исследования опубликован на сайте arXiv.org.Для тренировки программы авторы использовали методы глубокого машинного обучения. Основная часть алгоритма была представлена двумя подсистемами. Одну из них тренировали отличать сгенерированные изображения от фотографий. При этом другую старались научить, как из случайно сгенерированного шума и заданной матрицы меньшего разрешения создать картинку, которая бы могла обмануть первую подсистему.После обучения, ученые применяли полученный алгоритм для последовательной детализации изображений. Процесс начинался с матрицы 2×2 или 4×4 пикселя и доходил до «полного» изображения 64×64 пикселя. Такое представление изображений называется «пирамида Лапласа». При этом ученые подчеркивают, что при создании изображений алгоритм не обучался на полноформатных картинках. Взамен, он концентрировался на каждом шаге детализации: как из одного пикселя с усредненной информацией сделать 4 (2×2) пикселя с большим количеством деталей.
