AI NELL’ARTE
Scopriamo come applicare l’Intelligenza Artificiale alle immagini attraverso la tecnica del Neural Style Transfer.
L’NST è un’applicazione in forte crescita in ambito AI e mira a potenziare le capacità creative in domini diversi tra i quali gaming, realtà virtuale, photo e video editing.
La LIVE GRATUITA è un estratto ESCLUSIVO della MACHINE LEARNING MASTERCLASS di Data Masters
COSA ESPLOREREMO NELLA LIVE
Vuoi scoprire come si progetta una architettura di rete neurale in grado di trasferire lo stile di un’immagine?
Lo mostreremo durante la LIVE del 20 settembre 2022 – estratta dalla Machine Learning Masterclass –
Il Neural Style Transfer è un’applicazione di Intelligenza Artificiale in ambito Computer Vision.
Attraverso l’utilizzo delle Reti Neurali Convolutive è possibile oggi modificare, miscelare e creare immagini ottenendo risultati incredibili: Intelligenza Artificiale al servizio della Creatività.
La tecnica lavora su 2 set di immagini: le immagini di contenuto e le immagini di stile. L’obiettivo è quello di creare una nuova immagine che mantenga il suo contenuto e alla quale viene applicato lo stile di riferimento.
Il Neural Style Transfer è una tecnica così potente che ha aperto infinite possibilità nel campo del design, nella generazione di contenuti e nello sviluppo di strumenti creativi.
Lo scopo di questa tecnica è di dare al modello di Deep Learning la capacità di distinguere tra le rappresentazioni di stile e l’immagine di contenuto.
Per farlo utilizzeremo una Rete Convolutiva pre-addestrata per estrarre lo stile da un’immagine e sintetizzare nuove immagini con le caratteristiche da noi prescelte.
Il trasferimento di stile funziona lavorando con funzioni di costo particolari e con una particolare architettura di rete neurale, tali che l’immagine di output sia un mix fra il contenuto estratto di una immagine e la texture, le caratteristiche stilistiche e mappe di attivazione dell’altra.
Questo duplice obiettivo si raggiunge grazie ad un’unica funzione di costo, nella quale possiamo controllare il livello di trasferimento sia di contenuto che di stile.
SPEAKER DELLA LIVE
Giuseppe Mastrandrea
Machine Learning Engineer
Giuseppe è un Ingegnere Informatico con una forte specializzazione e pubblicazioni in ambito Computer Vision. Da circa 8 anni si dedica all’insegnamento in ambito informatico e alla formazione sulle tecnologie emergenti tra le quali il Machine Learning.
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Artisti digitali e grafici
Possono utilizzare questa tecnologia per creare nuove opere d'arte combinando elementi stilistici da varie fonti, risparmiando tempo e sperimentando nuove tecniche
Designer di moda e tessuti
Possono generare nuovi pattern e design per abbigliamento o tessuti, ispirandosi a stili artistici esistenti, facilitando l'innovazione nel loro settore
Sviluppatori di videogiochi e animatori
Possono applicare stili artistici unici a elementi visivi nei giochi o nelle animazioni, creando un'esperienza visiva distintiva e accattivante per gli utenti
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