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Sur Twitter, un utilisateur nommé Michael Friesen a entraîné un réseau de neurones génératif (GAN), un système d’intelligence artificielle capable de créer des images variées, allant de visages humains à des logements sur Airbnb. Il a poussé cette technologie à produire de nouveaux Pokémon.
Ce réseau de neurones a alors imaginé ses propres versions de ces monstres de poche sous forme d’art pixelisé, dont l’originalité pourrait déstabiliser un peu plus que les créations classiques. Attention toutefois à ne pas les scruter de trop près !
Un outil particulièrement efficace utilisé par Friesen est StyleGAN, un réseau de neurones développé par NVIDIA. Ce dernier a récemment rendu le code de cette IA accessible au grand public, ce qui permet à quiconque ayant des compétences en programmation de se lancer dans des projets similaires.
Projets Fascinants en IA
Par le passé, d’autres initiatives ont attiré l’attention, telle que le site ThisCatDoesNotExist.com, qui génère des images de chats pour le moins étranges. La technologie a beaucoup évolué ces derniers mois.
De plus, une société technologique située sur le campus de la Université de Kyoto, au Japon, a récemment dévoilé une IA capable de créer des images d’une qualité photoréaliste, incluant des caractéristiques telles que visages, cheveux et tenues.
LIRE LA SUITE : Pour en savoir plus sur des Pokémon générés par l’IA qui ne devraient pas exister, consultez cet article sur Boing Boing.
En savoir plus sur les GAN
Les réseaux de neurones génératifs, notamment, continuent d’étonner. Récemment, un article a mis en lumière comment des intelligences artificielles peuvent créer des images de corps de personnes qui n’existent pas réellement.
FAQ
Qu’est-ce qu’un réseau de neurones génératif (GAN) ?
Un GAN est un système d’intelligence artificielle qui utilise deux réseaux de neurones en opposition pour générer de nouvelles données à partir d’exemples existants.
Quel est le rôle de StyleGAN ?
StyleGAN est un modèle développé par NVIDIA destiné à la création d’images réalistes, permettant ainsi d’explorer différentes manipulations visuelles de manière créative.
Comment peut-on utiliser un GAN ?
Pour utiliser un GAN, il faut des compétences en programmation et une compréhension des algorithmes de machine learning. Les ressources sont disponibles en ligne pour les débutants.
Y a-t-il d’autres exemples d’IA créatives ?
Oui, des projets comme DeepArt et RunwayML explorent également la création artistique à travers des intelligences artificielles, offrant une vaste gamme de possibilités créatives.
La technologie de l’IA est-elle accessible à tous ?
Avec l’ouverture du code de plusieurs modèles par des entreprises comme NVIDIA, l’accès à cette technologie devient de plus en plus démocratique, permettant à plus de personnes de s’engager dans des projets d’IA.
