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L’IA de NVIDIA crée de faux visages impressionnants de réalisme

L'IA de est désormais capable de générer de faux portraits humains impressionnants de réalisme. L'approche des chercheurs est basée sur différentes techniques précédemment découvertes.

Introduits en 2014, les GAN (réseaux antagonistes génératifs) permettent de générer de fausses images grâce à l'. En guise d'exemple, citons Microsoft et ses GAN capables de créer des caricatures. Toutefois, jusqu'à aujourd'hui, ces réseaux continuent à opérer comme des  » boîtes noires  » au sens où l'on ne comprend pas réellement les différents aspects du processus de synthèse d'image. De fait, il n'y a pas de  » méthode quantitative  »  permettant de comparer différents GAN entre eux.

Cependant, en décembre 2018, après l'IA capable de générer des graphismes de jeux vidéo, les scientifiques en de NVIDIA annoncent avoir trouvé une technique permettant de créer de faux portraits impressionnants grâce aux GAN, et du même coup de mieux comprendre la façon dont ils fonctionnent.

Leur technique repose principalement sur l'insertion d'un élément supplémentaire dans le réseau de neurones. Cet élément permet de séparer les différents aspects d'une image que le réseau  » voit «  à un haut niveau tels que l'orientation d'un objet, et les aspects qu'il perçoit à bas niveau tels que les détails d'une texture.

Dans le cas d'un portrait humain, les caractéristiques de haut niveau sont par exemple les traits du visage. Les éléments de bas niveau seraient par exemple la couleur de peau.

L'IA de NVIDIA permet de mieux comprendre le fonctionnement des GAN

De cette manière, les chercheurs sont en mesure d'entraîner le réseau à créer de nouvelles images en ajustant ces différentes propriétés indépendamment les unes des autres. Cette approche est basée sur le  » transfert de style  » permettant de générer des images qui peuvent copier les techniques de pinceau d'un peintre et les cartographier sur la photo d'un paysage urbain pour créer une nouvelle image avec le même style que l'artiste.

Dans un second temps, la technique de l'  » adaptive instance normalization « . ou AdaIN, introduite en 2017 par les chercheurs de la Cornell University, permet d'extraire les caractéristiques de haut et bas niveau de chaque image afin de créer un style.

C'est ici que NVIDIA apporte sa touche personnelle. Les chercheurs sont en mesure de manipuler librement les propriétés de haut et bas niveau afin de mélanger les différentes caractéristiques des visages. Ainsi, les différentes étapes du processus deviennent plus explicites. Concrètement, ceci permet de transformer rapidement et sans effort de faux portraits en ajustant les contrôles dans le logiciel en quelques clics.

Mieux encore : les GAN créés par NVIDIA fonctionnent avec une quantité d'informations largement moins importantes que par le passé. Plutôt que de cartographier de façon laborieuse les pixels d'une image vers l'autre pour transférer les styles, l'IA se base uniquement sur les informations obtenues grâce à l'AdaIN. Selon les chercheurs, il est  » remarquable  » que le réseau de synthèse soit capable de produire de tels résultats uniquement avec ces informations.

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