E’ possibile usare l’Intelligenza Artificiale per trasformare dei semplici tratti grafici in paesaggi fotorealistici, superando così le difficoltà che una tela vuota solitamente genera in fase di concept ? Oggi possiamo rispondere di sì.
Introduzione
Risale a pochi giorni fa (4/01/2022) l’ultimo aggiornamento che NVIDIA ha introdotto all’interno del suo ambiente sperimentale di generazione background NVIDIA Cavas. Grazie alle potenzialità del modello GauGAN2 AI e la potenza di calcolo dei Tensor Core delle schede NVIDIA RTX, l’app permette ora di generare immagini ad una risoluzione 4 volte superiore rispetto alla precedente, introducendo anche cinque nuovi materiali.
NVIDIA Canvas è un’app beta (gratuitamente scaricabile ed utilizzabile tramite questo link) che fa parte di NVIDIA Studio, una suite di applicazioni sperimentali dedicate alla creatività e basata sulle schede GPU NVIDIA.
In particolare, NVIDIA Canvas permette la generazione di immagini tramite l’interpretazione di segni grafici creati dall’utente su una tela. A ciascun tratto, applicato con un determinato “colore” (materiale), il programma assocerà un elemento grafico (ad esempio erba, mare, montagne, colline, nuvole, ecc.) che verrà inserito nell’immagine in modo coerente con il background finora generato, creando così un’immagine del tutto realistica, rispettando prospettive e proporzioni. Sebbene possa essere intesa come una sperimentazione tecnica che può far divertire qualche utente più appassionato, questa app cela in sé le potenzialità che modelli di Intelligenza Artificiale applicati alla grafica possono produrre nell’ambito della Computer Vision.
Come funziona
All’avvio, l’app mostra una finestra in cui prendono posto due riquadri: a sinistra troviamo il riquadro di editing e sulla destra l’output generativo aggiornato in tempo reale.
La generazione può iniziare con la selezione dello stile di background che si vuole utilizzare. Questo stile influenzerà il mood della scena, la luce, le ombre e l’atmosfera dell’ambiente. E’ anche possibile caricare una propria immagine di partenza che verrà analizzata dal programma ed interpretata come base per la successiva generazione automatica.
Possiamo passare ora al disegno degli elementi che vogliamo realizzare, andando ad utilizzare gli strumenti pennello, linea o secchiello per realizzare i segni grafici che il programma dovrà interpretare per la generazione.
Ad ogni segno grafico possiamo associare un materiale tra quelli presenti nel riquadro a sinistra. Questo consentirà di attribuire un “significato” interpretabile dall’app per la generazione dei rispettivi elementi indicati.
Sono presenti i più consueti elementi paesaggistici come le montagne, nuvole, pioggia, erba, fango, alberi, cespugli , fiori, ecc.
La complessità che si nasconde all’interno di questa funzionalità risiede nel fatto che l’app dopo aver interpretato i tratti grafici dell’utente cercherà di inserire gli elementi in modo da fonderli con l’immagine che si sta creando, generando – il più delle volte – dei risultati fotorealistici.
L’esportazione dell’immagine generata può essere eseguita in formato PSD o PNG, conservando i livelli generati.
Conclusioni
NVIDIA Canvas può essere vista come un’app che va ben oltre l’apparente strumento creativo in aiuto per il concept grafico di uno scenario esterno.
La generazione automatica di immagini, infatti, è una delle applicazioni di Computer Vision più sperimentata negli ultimi anni in ambito scientifico, grazie soprattutto all’affinamento di nuovi modelli GAN’s e della disponibilità di potenze di calcolo sempre più performanti, che riescono a gestire imponenti dataset di training.
Tale impegno e sperimentazione è dovuto dai tanti potenziali utilizzi che la computer vision promette in importanti settori: dal gaming alla medicina, dall’industria alla moda.
Per approfondire:
