Gal pamenat prieš 10 metų paplitusį jumoristinį filmuką kuriame „ateities fotošope“ pele reguliuojamas sijonų ilgis. Na tai jau realybė, nors dar ne fotošope, o rimtos komandos iš kelių institutų sukurtame redaktoriuje DragGAN. Programa treniruota beveik milijonu vaizdų, ji eksperimentinė bet atviro kodo ir prieinama visiems. Tad tai ženklas jog tokie įrankiai jau greitai atsiras pažangiose vaizdų redagavimo programose.

Plačiau, su daug pvz:
https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN/
Mokslinis straipsnis:
https://arxiv.org/pdf/2305.10973.pdf

Ir vėl apie DI...?  Na tai šių metų o gal ir šimtmečio technologinė bomba. Ji pakeis beveik viską.
Geras komentaras buvo prie šios naujienos „F..ing AI, man aiškėja tik statybininko karjera“. Taip nebus. Prieš 100 metų milijonai arklininkų sėkmingai persimokė į vairuotojus.

Taip vadinamas DI (Dirbtinis intelektas, o realiai apsimokantys algoritmai) atkakliai braunasi į mūsų gyvenimą..
Kai ruošiau šią žinutę kylo klausimas: kiek vaizdų naudota apmokant DragGAN. Atsiverčiau kelis pirmus straipsnius, greitai atsakymo neradau. Tada atsiminiau jog mano Windows kaip tik atsinaujino ir ant desktopo atsirado eilutė kviečianti pabendrauti su kompiuteriu (Bing/GTP).  Jam uždaviau klausimą:
Kiek nuotraukų naudota apmokant DragGAN?
Ats: Kiek nuotraukų naudota apmokant DragGAN nėra aiškiai nurodyta moksliniame straipsnyje, bet galima spėti, kad jie naudojo didelius duomenų rinkinius, kuriuose yra daug skirtingų kategorijų ir stilių nuotraukų.
Wow, bet nekonkretu. Kelis kartus užklausius angliškai, Bing atsakė kur kas konkrečiau, bet formuluodamas vis kitaip, pateikdamas kitus skaičius. Kartą atsakė jog 20 tūkstančių automobiliams, 107 tūkstančių žmonėms. Pasakorius.