В Adobe Research и Калифорнийском университете Беркли создан алгоритм, позволяющий реалистично менять вид и цвета объектов уже существующих снимков. Многие современные графические редакторы имеют инструменты редактирования формы объектов: их увеличения, сжатия и изменения вручную. Однако обычная работа с формами (к примеру, инструмент «деформация») меняет их не совсем правдоподобно.
 
Исследователи Adobe Research и Калифорнийского университета использовали для более реалистичных изменений существующих изображений порождающие состязательные нейросети. Авторами разработан оригинальный интерфейс редактирования фотографий и обучен на примере обработки различных массивов данных алгоритм изменения. Нейросеть обучена на примере работы с обувью со страниц интернет-магазинов типа ugg australia, сумками, рубашками и футболками Амазона, объектами из различных баз изображений: церквями с Large-Scale Scene Understanding (LSUN), фотографиями природы с MIT Places. Всего использовано порядка 600 тысяч фотографий.

Интерфейс работает в трех режимах: изменения цвета, скетчей и деформации. Благодаря скетчам (наброскам) пользователи могут на существующих изображениях изобразить новые формы, а программа создает превью, из которых пользователь выбирает вариант, который ему больше подходит, для последующей обработки. Режим деформации позволяет точнее указывать изменения формы на отдельных участках снимка, а с помощью цветной кисти можно менять цвета отдельных фрагментов. При рисовании нейросеть дает пользователям на выбор ряд вариантов изменения окончательного изображения.

Чтобы продемонстрировать возможности своей программы, ее разработчики меняли формы и цвета обуви, рубашек и сумок. Обученный алгоритм может не только менять существующие изображения, но и генерировать новые с помощью нескольких цветных штрихов в режиме скетча. Например, с помощью нескольких штрихов можно сгенерировать целый пейзаж.

Нейросети используются в реалистичной сложной обработке изображений все чаще. Используя подходящий набор данных в обучении, нейросети могут самостоятельно раскрашивать черно-белые фотографии, генерировать шрифты, «перерисовывать» существующие изображения в других стилях, «додумывать» существующие изображения. Один из недавних примеров – написание нейросетью нового портрета Рембрандта.