Le réseau de confrontation générative a été proposé pour la première fois par Goodfellow et al. Dans leur article de 2014 “Generative Adversarial Networks”. Ces réseaux peuvent être utilisés pour générer des images synthétiques (c’est-à-dire fausses) dont la perception est presque identique à leurs originaux réels et réels. StyleGAN2 propose de nombreuses modifications à la partie générateur pour lui permettre de générer des images photo-réalistes et de haute qualité. Ici, nous allons utiliser le tutoriel implémenté par Python et Google Colab. Lien Github de l’auteur : Lien Google Colab : je suis @knowledge_doctor sur Instagram. Suivez-moi sur Instagram : Likez ma page Facebook :.
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