Нейросеть научилась превращать портреты людей в фотографии животных
Бельгийский программист Ксандер Стинбрюгге (Xander Steenbrugge) разработал нейросеть "Humanimals", которая превращает людей на фото в животных. Новый эксперимент исследователя стал частью его крупного проекта "Neural Synesthesia", в рамках которого он создает произведения искусства совместно с искусственным интеллектом.
В рамках нового эксперимента программист совместил две нейронные сети, выложенные в открытый доступ. Первая генеративная модель называется StarGAN v2, основана на 15 тысячах HD-изображениях животных и способна превращать одних зверей в других. Вторая модель известна как StyleGAN v2 и плавно придает лицу одного человека очертания другого лица.
Обе нейронные сети являются генеративно-состязательными и состоят из двух частей. Первая генерирует образцы, а вторая отфильтровывает те, которые не соответствуют заданным требованиям и пропускает "правильные". Обычно генеративно-состязательные нейросети используются для создания портретов и улучшения качества фотографий.
"В большинстве научных работ нейронная сеть имеет одну намеченную цель "А". Но, поскольку методы машинного обучения очень гибки, на самом деле он может достигать целей "B", "C" и "D" с одной и той же моделью, но с разными алгоритмами. Вот тут-то и начинается настоящее веселье", - объяснил Ксандер Стинбрюгге журналистам издания Motherboard.
Практического применения новой нейронной сети нет, но она в очередной раз доказывает, что компьютеры тоже могут заниматься творчеством. В рамках проекта "Neural Synesthesia" Ксандер уже создавал произведения искусства. Например, ранее он научил нейронную сеть создавать плавные переходы между картинами и скрестил полученный результат с музыкой. Результат работы можно посмотреть на видео ниже.
Разработкой подобных нейронных сетей занимаются в России. В 2019 году сотрудники Центра искусственного интеллекта Samsung создали модель, которая буквально "оживляет" портреты известных людей. Посмотреть, как бы выглядел говорящий Ф. М. Достоевский, можно здесь.
