Исследователи МФТИ, Высшей школы экономики и Института системного программирования РАН разработали алгоритм, который улучшает генерацию изображений даже при нехватке примеров для обучения. Технология помогает искусственному интеллекту выделять характерные признаки объекта и точнее переносить их на новые картинки.
Проблема особенно заметна, когда пользователь загружает всего одну фотографию. Вместо того чтобы усвоить особенности предмета, нейросеть запоминает фон и случайные детали.
Попросите её нарисовать кота в космосе, и она изобразит животное на том же диване, но с нарисованным космосом вокруг.
Учёные изменили математический подход к обработке шумов, с помощью которых генеративные модели создают изображения. Алгоритм смещает внимание нейросети к слабым шумам, которые сохраняют информацию о тонких деталях объекта.
Благодаря этому модель лучше усваивает характерные признаки предмета и меньше зависит от случайных особенностей исходного снимка. При этом технология почти не требует дополнительных вычислительных ресурсов.