Лав Бот

Китаец создал нейросеть которая превращает в аниме любое фото StyleGAN — та самая нейросеть, которая генерирует лица несуществующих людей на сайте Исследователь Gwern Branwen вывел её на новый уровень и научил создавать несуществующие лица персонажей аниме, запустив свой сайт. На нём каждые 15 секунд появляется новый персонаж и его история, также генерируемая искусственным интеллектом. Сегодня мы расскажем, как самому обучить нейросеть для создания аниме-лиц с помощью StyleGAN. В попытках заставить компьютер рисовать аниме есть что-то забавное — это уж точно интереснее, чем работать со снимками знаменитостей или с датасетом ImageNet! Кроме того, рисунки и аниме отличаются от фотографий, которые сейчас очень часто используются в задачах машинного обучения. Если нейросети научатся генерировать случайные нарисованные изображения, то совсем скоро станет возможна генерация картин и фотографий по их текстовому описанию. Gwern пробовал решить задачу с помощью ряда существующих генеративных сетей: StackGAN / StackGAN ++ & Pixel * NN *, WGAN-GP, Glow, GAN-QP, MSG-GAN, SAGAN, VGAN, PokeGAN, BigGAN 3, ProGAN и StyleGAN. Многие из них начинали либо расходиться после одного или двух дней обучения, либо создавать ограниченный диапазон лиц (или одно лицо), либо просто сходиться к изображениям плохого качества. Первый успех продемонстрировали сети BigGAN и ProGAN: они показали, что обычные CNN могут научиться генерировать и масштабировать чёткие аниме-изображения. Сеть ProGAN была достаточно мощной, но требовала около 6 недель обучения на GPU. Поэтому ей на смену пришла StyleGAN — более быстрая архитектура, с которой можно обучать объёмные модели на больших наборах данных.