Российские учёные улучшили навыки нейросетей генерировать реалистичные картинки

Учёные МФТИ, Иннополисе и Сколково придумали, как ускорить создание реалистичных изображений нейросетью

Российские учёные из МФТИ, Иннополиса и Сколково сделали важный шаг вперёд в генеративном моделировании — технологии, позволяющей создавать новые данные, такие как изображения, тексты или звуки. Они представили метод, который ускоряет процесс генерации и делает его более точным. Исследователи предложили использовать прямые траектории для преобразования данных, что существенно упрощает задачу.

Новый метод основан на оптимальном сопоставлении потоков, где данные движутся по заданным траекториям, как по прямой дороге. Ранее траектории часто были сложными, из-за чего генерация занимала больше времени и могла быть менее точной. Теперь учёные задействовали векторные поля, которые задают прямые пути, оптимизируя движение данных. Такой подход не требует повторяющихся операций и снижает ошибки.

Согласно исследованию, представленному на конференции NeurIPS 2024, новый метод уже доказал свою эффективность в задачах перевода изображений и создания новых текстур. Учёные считают, что это решение будет полезным для восстановления повреждённых изображений, генерации реалистичных лиц или преобразования эскизов в фотореалистичные картинки. Александр Гасников из МФТИ отметил, что их алгоритм может применяться в самых разных областях, что открывает большие перспективы для науки и технологий.