10,2 тыс подписчиков
Как сгенерировать поддельные изображения, которые выглядят реальными, всего с помощью нескольких строк кода (с помощью GAN)?
Вы когда-нибудь задумывались, как некоторые веб-сайты или приложения могут создавать реалистичные изображения людей, животных или мест, которых не существует в реальной жизни? Как они это делают? И каковы последствия создания и использования таких изображений?
В этой статье я познакомлю вас с одним из самых захватывающих и мощных методов в области машинного обучения: генеративными состязательными сетями, или сокращённо GAN.
GAN – это тип нейронной сети, которая может обучаться на наборах данных и генерировать новые данные с теми же характеристиками, что и обучающие данные.
Например, GAN, обученный на фотографиях человеческих лиц, может создавать реалистично выглядящие лица, которые являются полностью синтетическими.
GAN имеет множество применений в различных областях, таких как искусство, развлечения, безопасность, медицина и многое другое.
Он также может поднимать этические и социальные вопросы, такие как конфиденциальность, подлинность и ответственность.
В этой статье я покажу вам несколько примеров GAN в действии, объясню, как они работают и как реализовать их в Python с использованием популярного фреймворка, такого как TensorFlow или PyTorch. Также мы обсудим некоторые плюсы и минусы этой технологии.
1 минута
25 апреля 2023
144 читали