Tous ceux qui gardent un animal de compagnie à la maison l’adorent. Cependant, votre chien bien-aimé serait-il encore plus mignon s’il s’agissait d’une race différente ? Grâce à un nouvel outil de NVIDIA appelé GANimals, vous pouvez évaluer si votre animal préféré serait encore plus mignon s'il s'agissait d'un autre animal.
Plus tôt cette année, NVIDIA Research Les internautes avec son outil GauGAN, qui lui a permis de transformer des ébauches en images presque photoréalistes. Cet outil obligeait les utilisateurs à spécifier quelles parties de l'image devaient être de l'eau, des arbres, des montagnes et d'autres points de repère en sélectionnant la couleur du pinceau appropriée, mais GAnimals fonctionne de manière entièrement automatique. Tout ce que vous avez à faire est de télécharger une photo de votre animal de compagnie, et cela créera une série d’images photoréalistes d’autres animaux qui conserveront « l’expression faciale » du spécimen.
Cette semaine, dans un article présenté à la Conférence internationale sur la vision par ordinateur à Séoul, en Corée, les chercheurs ont décrit l'algorithme qu'ils ont développé : . Cela signifie traduction d'image à image en quelques prises de vue et non supervisée. Lorsqu’on utilise l’intelligence artificielle pour transformer les caractéristiques d’une image source en une image cible, l’intelligence artificielle doit généralement être entraînée sur une large collection d’images cibles avec différents niveaux de lumière et angles de caméra pour produire des résultats réalistes. Mais la création d’une base de données d’images aussi volumineuse prend beaucoup de temps et limite les capacités du réseau neuronal. Si une IA est entraînée à transformer des poulets en dindes, c’est la seule chose qu’elle réussira.
En comparaison, l’algorithme FUNIT peut être entraîné en utilisant seulement quelques images de l’animal cible sur lequel il est pratiqué de manière répétée. Une fois que l’algorithme est suffisamment entraîné, il n’a besoin que d’une seule image des animaux source et cible, qui peuvent être complètement aléatoires et n’ont jamais été traitées ou analysées auparavant.
Les personnes intéressées peuvent essayer GANanimals sur , mais jusqu'à présent, les résultats sont en basse résolution et ne conviennent pas à autre chose qu'à des fins éducatives ou pour satisfaire la curiosité. Les chercheurs espèrent à terme améliorer les capacités de l'IA et de l'algorithme afin qu'il soit bientôt possible de changer le visage des gens sans s'appuyer sur d'énormes bases de données d'images soigneusement sélectionnées.
Source: 3dnews.ru