Программное обеспечение для фильтрации, смены лица и редактирования фотографий на основе искусственного интеллекта покорило Интернет. Сегодня люди тратят бесконечные часы, пытаясь найти идеальные фильтры, чтобы украсить свои фотографии, попробовать причудливые фильтры животных или рок-звезд или просто пытаются предсказать, как они будут выглядеть в будущем.
Благодаря достижениям в области виртуальной и дополненной реальности разработчики стараются постоянно оживлять свои модели. Это желание создавать реалистичные лица ИИ было облегчено благодаря разработке Генеративно-состязательных сетей (сокращенно GAN) в 2014 году Яном Дж. Гудфеллоу и его соавторами. В этом блоге мы узнаем, как использовать GAN и PyTorch для создания аниме-лиц.
Что такое генеративно-состязательные сети (GAN)?
Согласно определению Мастерства Машинное обучение, Генеративное моделирование — это неконтролируемая обучающая задача в машинном обучении, которая включает в себя автоматическое обнаружение и изучение закономерностей или закономерностей во входных данных таким образом, чтобы модель можно было использовать для создания или вывода новых примеров, которые вероятно, мог быть взят из исходного набора данных.
По сути, это означает, что GAN принадлежат к набору генеративных моделей, которые способны создавать новый контент на основе предоставленного ему набора данных. Хотя генеративное моделирование является методом обучения без учителя, архитектура GAN определяет обучение модели как метод обучения с учителем.
Продолжить чтение полной статьи в нашем блоге.
