Разработчик Uber Филипп Ванг запустил сайт, на котором раз в несколько секунд генерируется человеческое лицо с помощью алгоритма генеративных нейронных сетей StyleGAN, разработанного Nvidia.
Все что нужно сделать для создания нового фото, это всего лишь обновить страницу, и каждый раз будет сгенерировано новое лицо.
Генеративные нейронные сети — это комбинация из двух нейросетей. Первая генерирует изображение, а вторая пытается определить, насколько оно реалистично. Обучение GAN продолжится до тех пор, пока нейросеть-генератор не обманет нейросеть-судью.
Иногда этот аглоритм генерирует немного смазанное лицо, но такое происходит все реже и нейронная сеть действительно поражает...
Исследователь Gwern Branwen(Гверн Бранвен) вывел её на новый уровень и научил создавать несуществующие лица персонажей аниме, запустив свой сайт thiswaifudoesnotexist.net.
На нём каждые 15 секунд появляется новый персонаж и его история, также генерируемая искусственным интеллектом. Сегодня мы расскажем, как самому обучить нейросеть для создания аниме-лиц с помощью StyleGAN.
В попытках заставить компьютер рисовать аниме есть что-то забавное. Кроме того, рисунки и аниме отличаются от фотографий, которые сейчас очень часто используются в задачах машинного обучения. Если нейросети научатся генерировать случайные нарисованные изображения, то совсем скоро станет возможна генерация картин и фотографий по их текстовому описанию.
Стоит отметить, что лица получаются очень разнообразными: меняется не только цвет волос или глаз, ориентация головы и другие мелкие детали, но и общий стиль. Изображения могут быть похожи на кадр из мультфильма, компьютерную графику, аниме 90-х и 00-х годов и даже на рисунки акварелью или маслом.
StyleGAN представлена в 2018 году. Она использует стандартную архитектуру GAN, применяемую в ProGAN, но черпает вдохновение из механизма передачи стиля. StyleGAN модифицирует свою генераторную сеть (генератор), которая создаёт изображение путём его многократного увеличения: 8px → 16px → 32px → 64px → 128px и т. д. При этом на каждом уровне используется комбинация случайных входных данных или «стилевого шума» (“style noise”) с AdaIN. Это указывает генератору, как стилизовать изображения с определённым разрешением: изменить волосы, текстуру кожи и так далее. Систематически создавая такую случайность на каждом этапе процесса формирования изображения, StyleGAN может эффективно выбирать более удачные варианты.
В источниках я оставлю ещё несколько сайтов в использованием StyleGAN. Спасибо за внимание и хорошего дня!)