NVIDIA открыла код StyleGAN, генератора лиц на основе машинного обучения

Кoмпaния NVIDIA oткрылa нaрaбoтки, связaнныe с прoeктoм StyleGAN, пoзвoляющим гeнeрирoвaть изoбрaжeния нoвыx лиц людeй, имитируя фoтoгрaфии. Теория автоматически учитывает аспекты размещения лиц и делает следствие неотличим от настоящих фотографий (квалифицированная опрошенных не смогли отличить оригинальные фотографии с сгенерированных). Для синтеза лиц применяется политическое устройство машинного обучения на основе генеративно-состязательной нейронной понцы (GAN). Код написан на языке Python с применением фреймворка TensorFlow и опубликован лещадь лицензией Creative Commons BY-NC 4.0 (только лишь для некоммерческого использования). Для загрузки доступны что готовые натренированные модели, так и коллекции изображений во (избежание самостоятельного обучения нейронной сети. Базовая покрой обучена на основе коллекции Flickr-Faces-HQ (FFHQ), включающей 70 тысяч высококачественных (1024x1024) PNG-изображений лиц людей. Присутствие этом система не привязана к лицам - в качестве примера показаны варианты, обученные для коллекциях фотографий автомобилей, кошек и кроватей. Про работы требуется одна или немножечко видеокарт NVIDIA (рекомендуется GPU Tesla V100), подобно ((тому) как) минимум 11 Гб ОЗУ, драйверы NVIDIA 391.35+, инструментарий CUDA 9.0+ и читальня cuDNN 7.3.1. Система позволяет производить изображение нового лица на основе интерполяции особенностей нескольких лиц, комбинируя свойственные им облик, а также адаптируя итоговое изображение перед необходимый возраст, пол, длину седины, характер улыбки, форму носа, расцветка кожи, очки, поворот лица держи фотографии. Генератор рассматривает изображение наравне коллекцию стилей, автоматически отделяет характерные детали (веснушки, кудряшки, очки) от общих высокоуровневых атрибутов (кокетство, пол, возрастные изменения) и позволяет соединять их в произвольном виде с определением доминирующих свойств чрез весовые коэффициенты. Источник: http://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=50127