Nvidia ha estado entrenando a sus redes neuronales para generar fotos de famosos que no existen y ha conseguido crear las imágenes falsas más detalladas y convincentes que un algoritmo ha creado nunca.
El método se basa en una red generativa adversativa (GAN) y tiene truco.
Como su nombre indica, en realidad son dos redes neuronales adversarias que trabajan juntas para mejorar el resultado.
Una red genera las imágenes a partir de una base de datos (por ejemplo, CelebA, una colección de cientos de miles de fotos de famosos) y la otra, la adversaria, verifica si son reales. Al trabajar a la vez, estas dos redes pueden producir mejores falsificaciones.
Así lo explica Nvidia en el resumen de su investigación:
Describimos una nueva metodología de entrenamiento para redes adversarias generativas.
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 nos permite producir imágenes de calidad sin precedentes, por ejemplo, imágenes CelebA con una resolución de 1024².
Aunque se puede hacer mucho más que fotos de famosos que no existen (como crear nuevos objetos), el método tiene sus limitaciones.
Por ejemplo, la resolución de 1024 por 1024 píxeles es más pequeña que la de cualquier cámara moderna, y muchas imágenes no resultan fotorrealistas para el ojo humano o se parecen demasiado a las fotos auténticas en las que se basan.
Por ejemplo, la resolución de 1024 por 1024 píxeles es más pequeña que la de cualquier cámara moderna, y muchas imágenes no resultan fotorrealistas para el ojo humano o se parecen demasiado a las fotos auténticas en las que se basan.
Aquí tienes una hora seguida de famosos generados algorítmicamente, por si necesitabas un video con el que ambientar tu fiesta de Halloween:
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