Созданный учеными из MIT алгоритм на основе изображения способен просчитать, какие действия и ингредиенты необходимы, чтобы приготовить такую же пиццу.
Для этого нейросеть PizzaGAN проводит "обратную готовку" пиццы, раскладывая изображение на слои, выделяя элементы начинки и выдает пошаговый рецепт блюда. Она также способна определять изображения пиццы до и после готовки и модерировать их при добавлении или удалении определенных ингредиентов. Например, можно показать нейросети снимок блюда и попросить удалить грибы и лук — система покажет, как выглядит модифицированная пицца.
Чтобы обучить PizzaGAN этим навыкам, исследователи на первом этапе"скормили" программе 5,5 тысяч изображений пицц, что позволило им сэкономить время и научить алгоритм отделять начинку от основы пиццы. Далее они загрузили в нейросеть свыше 9 тысяч изображений настоящих пицц, собранных в Instagram, и 12 разных начинок, включая бекон, брокколи, кукурузу, грибы, оливки и не только.
Пока что нейросеть способна анализировать только один вид пищи, но может приблизить машины к приготовлению блюд в реальном мире. Система обучена собирать «вкусную» пиццу и в теории способна делать это от начала до конца.
Ученые считают, что эта программа в будущем может быть полезна в других областях. К примеру, для приготовления сэндвичей или салатов, а также для цифровых консультантов по стилю, которые создают виртуальные комбинации из слоев одежды.
Сообщает TJ
Для этого нейросеть PizzaGAN проводит "обратную готовку" пиццы, раскладывая изображение на слои, выделяя элементы начинки и выдает пошаговый рецепт блюда. Она также способна определять изображения пиццы до и после готовки и модерировать их при добавлении или удалении определенных ингредиентов. Например, можно показать нейросети снимок блюда и попросить удалить грибы и лук — система покажет, как выглядит модифицированная пицца.
Чтобы обучить PizzaGAN этим навыкам, исследователи на первом этапе"скормили" программе 5,5 тысяч изображений пицц, что позволило им сэкономить время и научить алгоритм отделять начинку от основы пиццы. Далее они загрузили в нейросеть свыше 9 тысяч изображений настоящих пицц, собранных в Instagram, и 12 разных начинок, включая бекон, брокколи, кукурузу, грибы, оливки и не только.
Пока что нейросеть способна анализировать только один вид пищи, но может приблизить машины к приготовлению блюд в реальном мире. Система обучена собирать «вкусную» пиццу и в теории способна делать это от начала до конца.
Ученые считают, что эта программа в будущем может быть полезна в других областях. К примеру, для приготовления сэндвичей или салатов, а также для цифровых консультантов по стилю, которые создают виртуальные комбинации из слоев одежды.
Сообщает TJ
