\nFacebook a prezentat TextStyleBrush, un proiect de cercetare care poate copia stilul textului dintr-o fotografie, cu un singur cuv\u00e2nt scris de m\u00e2n\u0103, folosid inteligen\u0163a artificial\u0103.<\/p>\n
\nCompania sus\u0163ine c\u0103 TextStyleBrush, care poate edita \u015fi \u00eenlocui textul din imagini, este primul sistem \u201enesupravegheat\u201d de acest gen care poate recunoa\u015fte at\u00e2t tipurile de caractere, c\u00e2t \u015fi scrisul de m\u00e2n\u0103.<\/p>\n
\nImaginile generate de AI au avansat \u00eentr-un ritm vertiginos \u015fi au aplica\u0163ii comerciale evidente, cum ar fi traducerea fotorealist\u0103 a limbilor \u00een realitate augmentat\u0103 (RA). Dar construirea unui sistem suficient de flexibil pentru a \u00een\u0163elege nuan\u0163ele textului \u015fi scrisului de m\u00e2n\u0103 este o provocare dificil\u0103, deoarece \u00eenseamn\u0103 \u00een\u0163elegerea stilurilor nu doar pentru tipografie \u015fi caligrafie, ci \u015fi pentru transform\u0103ri precum rota\u0163ii, text curbat, deform\u0103ri etc.<\/p>\n
\nTextStyleBrush func\u0163ioneaz\u0103 la fel ca instrumentele de scriere din programele de text, numai c\u0103, \u00een acest caz, se red\u0103 stilul textului din imagini, potrivit Facebook.
\nDup\u0103 cum observ\u0103 Facebook, sistemele de training precum TextStyleBrush implic\u0103 de obicei date adnotate care \u00eenva\u0163\u0103 sistemul s\u0103 clasifice pixeli individuali fie ca obiecte \u201e\u00een prim plan\u201d, fie \u00een \u201efundal\u201d. Scrierea de m\u00e2n\u0103 poate avea o l\u0103\u0163ime de un pixel sau mai pu\u0163in, iar colectarea datelor de formare de \u00eenalt\u0103 calitate necesit\u0103 etichetarea prim-planurilor \u015fi fundalurilor, potrivit VB.<\/p>\n