these ai generated pokemon are strangely compelling 119766
Alguns dos designs de Pokémon são desconfortavelmente próximos da realidade (pelo menos a uma distância segura)
Lembro-me vividamente de crianças na escola carregando pôsteres dos 150 Pokémon originais (alguns foram até laminados!), e à medida que a série se aproxima da marca de 900 meses, parece o momento certo para ver que tipo de designs de Pokémon podem borbulhar de uma IA bem treinada.
Como mostrado neste experimento de Max Woolf , que é cientista de dados do BuzzFeed, é possível criar algumas coisas engraçadas, estranhas e assustadoramente preciso monstros de bolso da rede neural.
Eu forcei um bot a olhar para cada Pokémon e disse para ele gerar o seu próprio. Aqui estão os resultados.
(isso não é uma piada, na verdade foi assim que eu fiz isso) pic.twitter.com/MfJUWJHZoB
— Max Woolf (@minimaxir) 15 de dezembro de 2021
A um dedicado Pokémon fã, muitas das criaturas serão imediatamente registradas como sem marca, mas aposto que posso ser enganado com algumas delas em um teste rápido.
Depois de obter muito interesse merecido pela arte no Twitter e no Reddit, Woolf postou dois mais lotes de Pokémon gerados por IA, e vale a pena inspecionar de perto:
Uau, todos vocês realmente gostam desses Pokémon gerados por IA!
Como agradecimento por todo o seu apoio, que tal OUTRO LOTE DE BÔNUS?! pic.twitter.com/kM3Kc8bBe6
— Max Woolf (@minimaxir) 15 de dezembro de 2021
Escrevendo mais sobre o projeto no Reddit, Woolf disse que a IA usada aqui é um ajuste fino ruDALL-E nas imagens oficiais de Pokémon (ou seja, é não VQGAN + CLIP ou Wombo Dream). A forma como a IA funciona é que ela gera as imagens de cima para a direita em pedaços de 8×8. Ele mostra o próximo pedaço aleatoriamente para que a imagem seja consistente, com o processo de ajuste fino ensinando a IA a reconhecer melhor pedaços de um Pokémon.
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Embora seja incrível ter uma demonstração interativa (não muito diferente do fácil de usar Fusão Pokémon tool), como diz Woolf, não é muito portátil/fácil de usar.
O tema de redes adversárias generativas surgiu em uma conversa que se seguiu no Reddit, e ele respondeu que houve tentativas de treinar um GAN em Pokémon, mas é muito, muito difícil obter uma saída coerente. (GANs requerem uma grande quantidade de imagens de entrada de alta qualidade normalizadas, o que Pokémon não são.) Talvez isso inspire outros experimentos!
Máquinas aprendendo sobre Pokémon está muito acima da minha cabeça, mas fascinante, mesmo assim. A imagem no topo deste artigo mostra alguns dos meus monstrinhos favoritos, e sim, o número 2 está nos deixando loucos. O nº 4 parece um NFT aleatório e o nº 8 é precioso o suficiente para ser real.
Espero que a fan art saia do controle o mais rápido possível.