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StyleGAN2 + Princesse Daisy (Merci @Patrick Harkness)

May 14, 2021 by piloto

Utilisez le modèle StyleGAN2 pour projeter la “Princesse Daisy” comme un chat, un chien, un lion, un portrait ou une “personne”. Sans d’excellents chercheurs, c’est impossible. Leur GitHub: Merci Patrick Harkness pour la suggestion! ————– Lien ————— StyleGAN2 + Shiba Inu (Doge): oJwd9 Abonnement: (ou cliquez sur le bouton rouge “S’abonner” ) Discorde: StyleGAN2 + [ ] Playlist: ———————- Horodatage ——————- 0: 00- Princess Daisy comme un chat (250 itérations) 0: 03-Princess Daisy comme un chien (250 itérations) 0: 06-Princess Daisy comme un lion (250 itérations) 0: 09-Princess Daisy comme un cancer du sein (250 itérations) Itérations) 0: 13-Princesse Daisy en lion “humaine” (250 itérations) 0: 16-Princesse Daisy en portrait (250 itérations) 0: 20-grand-mère ennuyeuse-qu’aimeriez-vous voir ensuite? Veuillez commenter 😉 ————————– Information —————— ——– StyleGAN est un nouveau réseau de confrontation générative (GAN) lancé par des chercheurs de Nvidia en décembre 2018.[1] Et a fourni le code source en février 2019.[2][3]

StyleGAN s’appuie sur le logiciel CUDA de Nvidia, le GPU et le TensorFlow de Google.[4]

En décembre 2018, les chercheurs de Nvidia ont distribué un logiciel de préimpression et d’accompagnement StyleStyle, un GAN utilisé pour générer un nombre illimité de faux portraits de visage (généralement convaincants). StyleGAN peut fonctionner sur les processeurs GPU commerciaux de Nvidia. En février 2019, l’ingénieur Uber Phillip Wang a utilisé le logiciel pour créer This Person Not Exist, et cette personne a montré un nouveau visage à chaque fois que la page Web était rechargée.[5][6] Compte tenu du fait que les humains ont évolué pour comprendre les visages humains en particulier, Wang GAN lui-même a exprimé sa surprise, mais StyleGAN peut toujours «sélectionner toutes les caractéristiques pertinentes de (visage) et les réorganiser de manière cohérente».[7]

En septembre 2019, un site Web appelé Generated Photos a publié 100000 images sous forme de collection de photos.[8] Utilisez des ensembles de données privés pris dans un environnement contrôlé avec une lumière et des angles similaires pour la collecte.[9]

De même, deux enseignants de la School of Information de l’Université de Washington ont utilisé StyleGAN pour créer «Quel visage est réel?» Cela a interpellé les visiteurs et leur a demandé de faire la distinction entre les personnes fausses et réelles côte à côte.[6] L’enseignant a déclaré que le but est «d’éduquer le public» sur l’existence de cette technologie afin qu’il puisse se méfier, «tout comme finalement faire comprendre à la plupart des gens que l’on peut faire des images avec Photoshop».[10]

La deuxième version de StyleGAN s’appelle StyleGAN2 et est sortie le 5 février 2020. Il élimine certains artefacts caractéristiques et améliore la qualité de l’image.[11][12] (Données originales: WIKIPEDIA () ————————– Musique —————- ———- Danse Macabre-Kevin MacLeod “Busy Strings” est sous licence Creative Commons Attribution 4.0.

Filed Under: Tutoriels Deep learning Tagged With: Deep learning, stylegan, stylegan2

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