Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Les GANs (Generative Adversarial Networks) ont révolutionné la manière dont nous créons des contenus visuels synthétiques. Ces réseaux se composent de deux composants principaux : un générateur et un discriminateur. Dans ce contexte, nous allons explorer comment les GANs sont utilisés pour la création d'images et de vidéos synthétiques, en mettant en lumière leurs applications et leur impact.
Les GANs sont particulièrement reconnus pour leur capacité à générer des images réalistes à partir de données aléatoires. Le générateur crée des images à partir de bruit, tandis que le discriminateur évalue ces images pour déterminer si elles sont réelles ou synthétiques. Grâce à un processus itératif, le générateur apprend à produire des images de plus en plus réalistes jusqu'à tromper le discriminateur.
Par exemple, le GAN StyleGAN développé par NVIDIA est capable de générer des visages humains ultraréalistes en combinant différents styles et caractéristiques faciales. Ces images sont souvent indiscernables de photographies réelles, ce qui ouvre des possibilités inouïes dans des domaines tels que :
Outre les images, les GANs sont également utilisés pour la synthèse de vidéos. Un domaine d'application notable est la création de Deepfakes. Les deepfakes utilisent des GANs pour générer des vidéos où les visages de personnes réelles sont intégrés dans d'autres contextes. Bien que cette technologie suscite des préoccupations éthiques, elle a également des applications positives potentielles :
L’utilisation des GANs pour la création de contenus visuels synthétiques soulève des questions éthiques et légales, notamment concernant la protection de l’identité et la désinformation. Cependant, avec une réglementation adéquate, ces technologies peuvent transformer positivement plusieurs industries. À l'avenir, nous pouvons nous attendre à des évolutions qui rendront les images et vidéos synthétiques encore plus réalistes et faciles à intégrer dans divers domaines professionnels et créatifs.
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