Dans le cas des GAN, le modèle se compose d'un générateur et d'un discriminateur, tous deux constitués de réseaux de neurones. Le générateur crée des images à partir de bruit aléatoire, tandis que le discriminateur tente de distinguer si l'image générée est réelle ou fausse. Au fur et à mesure de la formation, le générateur apprend à générer des images de plus en plus réalistes qui trompent le discriminateur.
PUBLICITÉ
Les modèles de flux autorégressifs, tels que PixelCNN, génèrent des images pixel par pixel, suivant une distribution de probabilité. Ce modèle commence par générer le premier pixel de l'image, puis utilise ces informations pour générer le pixel suivant, et ainsi de suite, jusqu'à ce que l'image entière soit générée.
Quelle que soit la méthode utilisée, il est essentiel d’alimenter l’intelligence artificielle avec un ensemble de données d’entraînement vaste et diversifié, qui contient des images de visages, d’animaux, de paysages et d’autres éléments.
Plus l’ensemble de données d’entraînement est diversifié et volumineux, meilleure est la capacité de l’IA à créer des images réalistes et convaincantes. En bref, l'imagerie IA est un domaine en constante évolution qui promedes avancées significatives dans plusieurs domaines, notamment le design, la publicité et le divertissement.
PUBLICITÉ
*Le texte de cet article a été partiellement généré par ChatGPT, un modèle de langage basé sur l'intelligence artificielle développé par OpenAI. Les entrées de texte ont été créées par Curto Nouvelles et réponses intentionnellement reproduites dans leur intégralité. Les réponses de ChatGPT sont générés automatiquement et ne représentent pas les opinions de OpenAI ou des personnes associées au modèle. Toute responsabilité concernant le contenu publié incombe à Curto Nouvelles.
Voir aussi:
