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Nvidia GauGAN : l’IA qui transforme des croquis en images photoréalistes

Bien qu’encore en phase de développement, un nouvel outil dévoilé par Nvidia repousse à nouveau limites de l’intelligence artificielle. Baptisé « GauGAN », celui-ci est capable de transformer des dessins enfantins en images de paysages photoréalistes.

Travaillant intensément au développement de l’intelligence artificielle dans le domaine de l’imagerie numérique, Nvidia avait déjà dévoilé, il y a quelques mois de cela, une technologie apte à créer des portraits photoréalistes de personnes qui n’existent pas. Se consacrant pour sa part aux paysages, la nouvelle expérience de l’entreprise américaine se révèle tout aussi impressionnante.

À l’origine pensé pour les architectes, urbanistes et concepteurs de jeux vidéos souhaitant rapidement créer des images au rendu réaliste, GauGAN se présente à l’heure actuelle sous la forme d’un logiciel dont l’interface simpliste n’est pas sans rappeler le vénérable Microsoft Paint. La partie inférieure de cette interface est occupée par des boutons colorés sur lesquels figurent différents mots : ciel, arbre, nuage, montagne, herbe, mer, rivière, roche, plante, sable, neige, etc. L’utilisateur de GauGAN a en fait à sélectionner plusieurs mots de cette palette de façon à réaliser une esquisse du paysage qu’il souhaite représenter. Simultanément à ces actions, le logiciel analyse la structure de ce dessin à l’aspect enfantin et le transforme en image photoréaliste.

Nommé à l’aide d’un mot-valise rassemblant « Gauguin » et « GAN » (pour Generative Adversarial Network ou réseau antagoniste génératif), GauGAN utilise le deep learning pour générer des pixels et textures correspondant au mot choisis dans la palette. Pour obtenir un rendu photoréaliste, GauGAN modifie de plus l’image obtenue en fonction des liens entre les différents éléments choisis par l’utilisateur. Cela signifie par exemple qu’un arbre change d’aspect suivant qu’il soit associé à une plaine verdoyante ou à une étendue de neige.

 

Selon Nvidia, plusieurs millions d’images auraient été nécessaires à l’entraînement du modèle d’apprentissage profond permettant à GauGAN de réaliser de telles prouesses. Si l’expérience menée porte actuellement sur la création d’images numériques à partir de dessins, nul doute que de tels outils trouveront des applications dans le domaine de la photographie.

Source : Nvidia

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