Việc kết xuất và chỉnh sửa hình ảnh kỹ thuật số có thể phải mất đến nhiều giờ liên tục, nhưng các nhà nghiên cứu đến từ MIT và IBM muốn thay đổi điều đó.
Cụ thể, các nhà nghiên cứu đã huấn luyện AI cách tạo ra những bức ảnh chụp từ con số 0 và chỉnh sửa những vật thể có mặt trong bức ảnh đó một cách thông minh. Dù AI này sẽ mang lại những ưu thế cho các họa sỹ và nhà thiết kế, nó còn cho chúng ta thấy được phương thức các mạng lưới thần kinh nhìn nhận và học hỏi bối cảnh, và nhóm nghiên cứu hi vọng có thể nâng tầm công cụ này thành một sản phẩm có khả năng phát hiện ra những bức ảnh giả mạo hay đã qua chỉnh sửa.
Thay vì tự mình thêm một cái cây vào ảnh, bạn có thể ra lệnh cho công cụ đặt vật thế vào vị trí bạn muốn.
Được đặt tên là GANpaint Studio, thay vì tự mình thêm một cái cây vào ảnh, bạn có thể ra lệnh cho công cụ đặt vật thế vào vị trí bạn muốn, và nó sẽ thêm cái cây phù hợp nhất với bối cảnh của bức ảnh. Bạn còn có thể xóa các vật thể, như xóa một chiếc ghế khỏi bức ảnh chụp phòng bếp chẳng hạn. Dù vẫn còn nhiều thứ phải hoàn thiện, nhưng nhóm nghiên cứu hi vọng GANpaint Studio một ngày nào đó sẽ có khả năng chỉnh sửa cả các video clip, để các nhà biên tập phim có thể dùng AI để thêm một yếu tố quan trọng nào đó đã bị bỏ lỡ khỏi khung hình trong khi quay.
Một điều khá thú vị là trong quá trình phát triển GANpain Studios, các nhà nghiên cứu đã vô cùng ngạc nhiên khi khám phá ra rằng hệ thống đã học được những quy tắc đơn giản về mối quan hệ giữa các vật thể – như một cánh cửa thì không thể đặt giữa bầu trời được. Bởi GANpaint Studio sử dụng GAN – một tập hợp các mạng thần kinh được phát triển để cạnh tranh lẫn nhau – nó buộc phải thể hiện những lý lẽ của mình đối với các quyết định đưa ra, như tại sao lại không thể đặt một đám mây lên bãi cỏ… Thông tin đó có thể giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn các mạng thần kinh học về bối cảnh như thế nào, và những gì chúng suy nghĩ theo lý lẽ thông thường.
“Dù GANpain Studios giúp tạo ra những bức ảnh giả mạo dễ dàng hơn, nó còn giúp các nhà khoa học máy tính phát hiện ra được ảnh giả mạo. “Bạn cần biết đối thủ trước khi có thể chống lại nó” – Jun-Yan Zhu, đồng tác giả nghiên cứu cho biết.