Intelligence Artificielle

Une IA capable de transformer votre portrait en anime

De quoi révolutionner l'industrie du manga ?

C’est à l’occasion d’un séminaire tenu à Tokyo au Japon (en mars 2018), que des universitaires chinois ont pu présenter leurs travaux sur le développement d’une intelligence artificielle (IA). Cette dernière combine deux méthodes, connues des scientifiques, arrivant au résultat d’une version anime très réaliste de la personne photographiée.

IA capable de transformer photo en anime
Capture-écran du document de présentation.

Commençons par le plus dur… Les chercheurs ont combiné deux méthodes liées à l’IA. La première est le deep learning où nous avons déjà eu l’occasion de vulgariser l’approche. Pour résumer brièvement, c’est un sous-ensemble du machine learning dont les applications permettent de distinguer des formes, traduire en temps réel une langue ou encore de détecter des tumeurs dans une image médicale. Tandis que la deuxième méthode est le modèle des réseaux antagonistes génératifs (sous le terme anglophone de GAN pour generative adversarial networks).Pour comprendre la performance des travaux des universitaires, il est bon de préciser que c’est grâce à cette méthode, que les anime réalisés à partir des photographies ont un fort degré de réalisme. En effet, les réseaux antagonistes génératifs ont pour principe de mettre en compétition deux réseaux (comprenez deux modèles). Le premier génère un échantillon (dans notre cas à partir d’une photo), tandis que l’autre tente de détecter si l’échantillon est faux ou vrai. À la conclusion, plus le travail d’apprentissage de l’IA est performant, plus l’anime en question sera réaliste.

Les chercheurs ont dû scanner une grande quantité d’anime à partir des séries et des jeux vidéo afin d’être le plus réaliste possible. Si l’étude est encore loin d’être complète, les applications de recherche permettront d’aider, d’améliorer l’industrie des anime et des jeux vidéo. On peut imaginer que d’autres scientifiques trouveront des applications alternatives dans d’autres secteurs.

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