Los proyectos basados en redes neuronales no son infrecuentes. Aparecen todos los días. Alguien clasifica pepinos, alguien dibuja o compone textos de noticias falsas, pero alguien restaura los detalles faltantes en fotografías de personas.
El nuevo proyecto, que, por cierto, ya ha sido
publicado en GutHub , le permite restaurar partes que por una razón u otra faltan en la foto. Por cierto, algunos detalles pueden ser una "fantasía" del programa en sí. Por ejemplo, este es un peinado de un hombre calvo o una sonrisa en una foto donde ella no estaba.
La base del proyecto es la red neuronal generativa-competitiva SC-FEGAN. Las redes de este tipo funcionan en muchos proyectos similares (y no en proyectos). Por lo general, constan de dos partes. Este proyecto no es una excepción. La primera parte es similar a Unet, un generador de imágenes. El segundo es el discriminador SN-pachGAN. El generador crea imágenes (lo cual es lógico), el discriminador corta generaciones sin éxito y "toma" una decisión que debería aparecer en la foto.
El servicio funciona de manera simple: el usuario debe cargar una foto de una persona y crear nuevos detalles de imagen. Puede ser cabello, expresiones faciales, joyas. Si lo desea, puede intentar eliminar algunos detalles de la foto cambiando el color del cabello o los ojos en el camino. Como se mencionó anteriormente, puede agregar cabello a un hombre calvo, todo parece bastante orgánico.
Para usar el servicio, debe seguir las instrucciones del desarrollador. No es tan simple, pero no se requiere nada súper complicado. Los autores del plan de desarrollo para que sea parte de cualquier aplicación comercial, incluidos los programas móviles o servicios web.