Вопрос или проблема
Я ищу подходящий инструмент ИИ для интерполяции между бинарными изображениями для создания анимации. Изображения показывают сегментированные клетки определенной структуры растений. Входными данными будут изображения начальной и конечной точки роста/эволюции структуры, а выходными — ряд возможных промежуточных изображений.
Эти изображения предназначены только для иллюстративных целей, нет критерия истинности, так как переходы неизвестны и они даже не будут рассматриваться как гипотезы. В идеале “реализм” будет достигнут благодаря тому, что ИИ будет воспринимать отдельные пятна на изображении как клетки и соответственно переполагать/делить/изменять/устранять их, чтобы добиться переходов.
Например, переход между двумя изображениями ниже должен добавить клетки и создать больше долей каким-то правдоподобным образом.
Какая нейросеть(и) будет уместной для этой задачи? Существует ли что-то, что может сделать это прямо “из коробки”, или придется его как-то обучать? Кажется, что если мы можем создавать анимации с помощью стабильной диффузии, основываясь только на текстовых подсказках для первых и последних изображений, эта задача гораздо проще, но, возможно, остается неизученной из-за своей специфики.
С этими двумя изображениями, как вы сказали, нет соответствия какой-либо реальности. Вы даже можете не получить приемлемые результаты для иллюстративных целей. Рассмотрите возможность наличия большего количества промежуточных стадий?
Я бы сначала искал алгоритм/программное обеспечение, которое изменяет внешние границы одного набора на другой (и я бы просто указал эту внешнюю границу вручную, вместо того чтобы пытаться вычислить её). На самом деле, вы хотите изменить всю область первого набора на второй набор. Но если у вас есть морфинг границы, вы можете распространить это и на внутреннюю область, используя конформное отображение. Как только у вас будет отображение области, используйте его, чтобы сопоставить отдельные клетки из одного набора в другой с помощью жадного алгоритма ближайшего соседа.
Хорошо, я знаю, что вы искали программное обеспечение, а не алгоритм. Но ваш поиск будет улучшен, если вы будете использовать термины из моего описания выше.
Ответ или решение
Интерполяция между бинарными изображениями растительных клеток: Поиск правильных инструментов ИИ
Вопрос о том, как интерполировать между бинарными изображениями растительных клеток, требует тщательного подхода к выбору подходящих нейронных сетей и алгоритмов. Данная задача включает создание анимации из двух исходных изображений, представляющих начало и конец эволюционного процесса структуры. Вот подробный план действий.
Понимание задачи
Ваша задача – создать серию переходных изображений между бинарными картинками, которые иллюстрируют сегментированные клетки растения. Задача усложняется тем, что необходимо обеспечить реалистичность этих переходов, изменяя форму и количество клеток, что подразумевает сложные морфологические преобразования.
Подходящие нейронные сети
-
Generative Adversarial Networks (GANs):
- Pix2Pix: Эта архитектура GANs может быть полезной, поскольку она предназначена для перевода изображений и полностью учитывает сопоставление входных и выходных данных. Обучение модели на большом наборе растительных клеток может помочь в создании реалистичных переходов.
- CycleGAN: Если у вас нет сильно маркированных данных, можно рассмотреть использование CycleGAN, который обрабатывает не соответствующие пары изображений и позволяет создавать переходы по схеме "картинка-картинка".
-
Morphological Operations:
- Алгоритмы морфологической интерполяции также могут быть эффективно применены. К примеру, применяя операции разрастания и сжатия, можно плавно изменять границы и формы клеток между двумя состояниями.
-
Conformal Mapping и Greedy Neighbor Algorithms:
- Один из подходов, который стоит рассмотреть, это использование конформного отображения для создания плавных переходов между формами, что требует выделения внешних границ сегментов клеток. Обнаружив границы на первом изображении, можно применять алгоритмы ближайшего соседа для переноса клеток в новое положение.
Возможные инструменты и платформы
- DeepArt или аналогичные платформы, которые позволяют использовать нейронные сети для преобразования изображений с учетом художественных стилей и форм. Это может быть неплохим вариантом для визуализации.
- OpenCV и SciPy: Эти библиотеки предоставляют инструменты для работы с морфологическими преобразованиями и могут помочь в реализации предварительных шагов интерполяции.
Обучение модели
Для достижения желаемого результата может потребоваться предварительное обучение сети на большом наборе бинарных изображений растительных клеток. Подбор наборов данных, содержащих различные стадии роста и изменения формы клеток, значительно повлияет на качество результатов.
Заключение
Решение задачи интерполяции между бинарными изображениями сегментированных растительных клеток требует комплексного подхода, основанного на использовании генеративных моделей и морфологических алгоритмов. Сначала стоит попробовать существующие решения, такие как Pix2Pix или CycleGAN, а затем при необходимости адаптировать алгоритмы под специфические требования визуализации. Использование программного обеспечения, основанного на машинном обучении, поможет вам достичь желаемой "реалистичности" в анимациях.
Для эффективности поиска информации о подходящих инструментах и решениях следует учитывать ключевые термины, связанные с морфологическими преобразованиями и нейронными сетями, что поможет в дальнейшем оптимизировать процесс реализации.