La génération d’images à l’aide de l’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus réussie et ouvre les portes de nouvelles possibilités d’utilisation de l’IA. Les prouesses remarquables observées ces dernières années dans les techniques de génération d’images sont dues aux GANs qui semblent repousser les limites de l’intelligence artificielle. DataGrid, une entreprise japonaise vient de publier elle aussi les résultats de son travail sur la génération d’images qui va plus loin que ce qu’on a l’habitude d’observer. L’IA de DataGrid, se basant toujours sur les GANs, est parvenue à générer des images réalistes de corps entiers de personnes qui n’existent pas. L’entreprise entend faire usage de sa création dans les domaines de la publicité et des vêtements.Jusque-là, les nombreux algorithmes d’intelligence artificielle de génération d’images auxquels l’on est habitué sont ceux-là qui génèrent des images d’objets, d’animaux et concernant les images de la personne humaine, les algorithmes ne parvenaient qu’à générer des images de visages. Par exemple, Nvidia, un des plus grands fournisseurs de semi-conducteurs dans le monde avait présenté en décembre dernier une IA capable de générer des visages humains jugés totalement crédibles par les scientifiques.
Cependant, à en croire la publication de DataGrid, l’entreprise japonaise semble avoir dépassé cette limite et dispose désormais d’une intelligence artificielle qui génère automatiquement des images de corps humains entiers en s’appuyant sur la technique des GANs. « Nous avons développé une technique de génération automatique de modèles de corps entier qui est une intelligence artificielle générant automatiquement des images de toutes les parties du corps de personnes inexistantes en haute résolution (1024x1024), ce qui était difficile auparavant », a fait savoir DataGrid sur son site.
Les GAN (generative adversarial networks ou, en français, réseaux antagonistes génératifs), rappelons-le, constituent une classe d’algorithme introduite en 2014 par Goodfellow et al. permettant de générer des images avec un fort degré de réalisme en intelligence artificielle. Un GAN est un modèle génératif où deux réseaux sont placés en compétition dans un scénario de théorie des jeux (un domaine des mathématiques qui s'intéresse aux interactions des choix d'individus, appelés joueurs qui sont conscients de l'existence de ces interactions).
Le premier réseau est le générateur, il génère un échantillon (ex. une image), tandis que son adversaire, le discriminateur essaie de détecter si un échantillon est réel ou bien s'il est le résultat du générateur. « Ça a l'air d'être un sujet technique, mais je pense vraiment que ça ouvre une porte à tout un monde de possibilités », avait déclaré Yann LeCun, responsable du laboratoire de Facebook en intelligence artificielle (FAIR) et professeur au New York University, à propos de ces algorithmes en 2016.
Dans une vidéo montrant la technologie de DataGrid, on peut remarquer que l'IA pose modèle après modèle. De plus, au fur et à mesure que les vêtements se transforment, les blousons bombardiers se transformant en manteaux d'hiver, les robes se fondant en t-shirts graphiques, etc. De plus, l’IA de DataGrid supprime quelques défauts présents dans la génération de visages par les autres IA. En effet, les visages générés par les autres IA avaient quelques défauts tels que des oreilles asymétriques ou des bijoux, des dents bizarres et des taches de couleur glitchy qui ressortaient de l'arrière-plan. Le système DataGrid supprime toutes ces informations superflues pouvant confondre les algorithmes en plaçant les modèles d'intelligence artificielle devant un fond blanc indéfinissable et en les éclairant de façon réaliste.
Selon DataGrid, la technologie est destinée aux entreprises des domaines de la publicité et les vêtements. « L’IA de génération automatique de modèles de corps entiers devrait être utilisée comme modèle virtuel pour la publicité et les vêtements », a indiqué l’entreprise sur son site. Pour certains, cela semble une bonne innovation à l’endroit des entreprises spécialisées dans la mode. « Imaginez que vous n’aillez plus besoin de payer un mannequin qui viendra poser pour vous afin que vous publiiez vos catalogues de produits (vêtements) en ligne. Lorsque vous avez votre système de génération automatique, il vous suffit de renseigner les images de vos vêtements et le système se charge de faire toutes les combinaisons possibles pour vous », a fait remarquer l’un d’eux.
Source : DataGrid
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