Les chats monstrueux de Pix2pix appuyés par TensorFlow n'ont pas tardé à faire le tour du Web, et il était évident que quelqu'un allait s'emparer de ce code pour créer une solution différente. Les intelligences artificielles sont très douées pour reconnaître des objets et des visages, mais lorsqu'il s'agit de générer une image à partir d'un simple ensemble de données, elles ont encore beaucoup à apprendre. Qu'est-ce qu'un « simple ensemble de données » ? Dessinez un visage à main levée dans la case, et laissez Pix2pix transpirer un peu…
Quel que soit son niveau de complexité, la clé pour toute intelligence artificielle est l'entraînement. Si cela ressemble un peu à force brute, c'est parce que c'est en quelque sorte le cas : si vous voulez une intelligence artificielle formidable pour reconnaître des oranges et des citrons, le moyen le plus efficace est de la nourrir avec millions d'images, de la laisser commettre toutes les erreurs nécessaires, et d'observer comment elle s'améliore. Ce processus demande une puissance de calcul considérable, et les derniers développements visent à réduire le temps d'entraînement, mais en même temps il est possible de sortir un algorithme de sa zone de confort et de l'obliger à faire d'étranges interprétations.
L'un des meilleurs exemples en accès libre pour l'utilisateur est Pix2pix. La première fois que nous l'avons vu de près, c'était en février dernier, lorsque le programmeur Christopher Hesse a créé un port compatible avec TensorFlow. Son objectif était d'interpréter n'importe quoi dessiné comme s'il s'agissait d'un chat, et quand je dis « n'importe quoi », disons que même un Beholder pouvait gagner de la fourrure et des yeux de chat. Cette nouvelle version se concentre sur les visages humains, et dépend essentiellement de la complexité de la source. Si nous observons l'image de référence, son résultat est très bon, et même lorsque nous la modifions un peu, il essaie d'appliquer ce qu'il a appris, disons, créer un cou là où il n'y en a pas.
Inutile de dire que la petite santé mentale de Pix2pix s'envole par-dessus la falaise lorsqu'on le force à traiter de simples gribouillis. Si la priorité est de voir tout comme un visage humain, il peut sortir des choses très drôles, ou des monstruosités dignes du maître H.R. Giger. Malheureusement, je ne dispose d'aucune donnée technique avancée sur ce générateur au-delà de son créateur, NPO (la société de radiodiffusion publique des Pays-Bas), et du dataset basé sur des images de la journaliste Lara Rense. Essayez de dessiner quelque chose et partagez les résultats.
