Generador caras humanas

Creador de rostros humanos realistas online gratis

Resumen: Como el aprendizaje automático está creciendo rápidamente, la creación de arte e imágenes por la máquina es uno de los temas más de moda en la actualidad. Tiene enormes aplicaciones en nuestro día a día actual. Varios investigadores han investigado este tema e intentan implementar varias ideas y la mayoría de ellas se basan en CNN u otras herramientas. El objetivo de nuestro trabajo es generar comparativamente mejores rostros humanos falsos de la vida real con baja potencia computacional y sin ningún clasificador de imágenes externo, en lugar de eliminar todo el ruido y maximizar la estabilización, que era el principal reto de los trabajos relacionados anteriores. Para ello, en este trabajo, intentamos implementar nuestra red generativa adversarial con dos modelos secuenciales completamente conectados, uno como generador y otro como discriminador. Nuestro generador es entrenable, recibe datos aleatorios e intenta crear caras humanas falsas. Por otro lado, nuestro discriminador obtiene datos del conjunto de datos CelebA e intenta detectar si las imágenes generadas por el generador son falsas o reales, y le da información al generador. Basándose en esta información, el generador mejora su modelo e intenta generar imágenes más realistas.

Creador de caras Ai

Ya existe una etiqueta con el nombre de rama proporcionado. Muchos comandos de Git aceptan tanto nombres de etiqueta como de rama, por lo que crear esta rama puede causar un comportamiento inesperado. ¿Estás seguro de que quieres crear esta rama?

Las GAN entrenan dos redes al mismo tiempo: Un Generador (G) que dibuja/crea nuevas imágenes y un Discriminador (D) que distingue entre imágenes reales y falsas. G aprende a engañar a D para que piense que sus imágenes son reales (es decir, aprende a producir imágenes atractivas). D aprende a evitar ser engañado (es decir, aprende qué aspecto tienen las imágenes reales).

Lo ideal es obtener una G que produzca imágenes bonitas que parezcan reales. En los rostros humanos esto funciona razonablemente bien, probablemente porque contienen mucha estructura (los autocodificadores también funcionan bien en ellos).

16 imágenes generadas (cada par a la izquierda) y sus vecinas más cercanas del conjunto de entrenamiento (cada par a la derecha). La distancia se midió mediante 2-Norm (torch.dist()). Las 16 imágenes seleccionadas fueron las “mejores” de entre 1024 imágenes según la clasificación de D, por lo que se espera cierta similitud con el conjunto de entrenamiento.

Tendencia del generador de caras Ai

Nos complace lanzar hoy el Generador de caras, ¡un sistema ajustable para producir caras virtuales que nunca han existido! Se trata de una de las funciones más solicitadas por los usuarios. Nuestros clientes necesitaban más diversidad de edades, ángulos de cabeza y diversidad étnica. Nos llevó 6 meses de desarrollo personalizado, formación y reentrenamiento utilizando nuestras fotos para conseguirlo. Y ahora, ¡allá vamos!

Empiezas con una cara aleatoria y creas la cara que quieres eligiendo diferentes opciones. Lo mejor de todo es que puedes obtener varias imágenes de la misma persona: más joven y más vieja, alegre y triste, hombre y mujer, etc.

Generador de caras Ai a partir de foto

Nuestra IA fue entrenada para crear personas falsas, utilizando una base de datos de 70.000 fotos de humanos reales. Para que quede claro, las imágenes que aparecen a continuación son de personas que no existen. No son reales, son generadas por la IA.

Las caras de esta página se han creado mediante aprendizaje automático, que es un tipo de inteligencia artificial. Para lograrlo, se entrenó una red generativa adversarial (GAN) en la que una parte tiene el objetivo de crear caras falsas, y otra parte tiene el objetivo de detectar caras falsas. Con el tiempo, mejora cada vez más en su intento de producir rostros sintéticos que pasen por reales.