Redes neuronales adversarias generan rostros de calidad sin precedentes

En 2015, Google lanzó DeepDream, que permitía a los usuarios de la red neuronal generar de todo, desde molestos collages de perros hasta pornografía psicodélica aún más perturbadora.

DeepDream puede haber sido el preludio de aplicaciones menos desagradables desde el punto de vista estético pero mucho más significativas, como la generación de imágenes fotorrealistas de alta definición de personas que nunca existieron.

El fabricante de tarjetas gráficas y electrónica Nvidia muestra un nuevo método para generar rostros únicos a través de una red generativa adversativa (GAN), una clase de algoritmo donde los investigadores emparejan dos redes neuronales competidoras entre sí.

En una GAN, una de las dos redes neuronales se somete a una función generativa (como renderizar imágenes o tratar de resolver un problema) mientras que la otra se pone en un papel de adversario, desafiando los primeros resultados.

La intención es que la red neuronal generativa produzca un resultado superior al rebotar sus ideas a la contraparte contraria.
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El equipo de Nvidia indica que con un nuevo método de entrenamiento progresivo, podían generar “imágenes de calidad sin precedentes” utilizando la base de datos CelebA-HQ de personas famosas, y que los resultados se veían muy bien hasta una resolución de 1024 píxeles.

La idea clave es hacer crecer tanto el generador como el discriminador progresivamente, comenzando con imágenes de baja resolución, y agregar nuevas capas que se ocupen de los detalles de mayor resolución a medida que avanza la capacitación.

Esto estabiliza en gran medida el entrenamiento y permite producir imágenes de calidad sin precedentes, por ejemplo, imágenes CelebA con una resolución de 1024².

El método de Nvidia también permite una muy buena generación de objetos y paisajes.

Fuente: Gizmodo