As inteligências artificiais têm tentado reconhecer objetos, pintar quadros, escrever filmes e, claro, gerar rostos humanos. Em muitos casos, os resultados foram horríveis, mas o tempo está do lado delas, e a cada nova tentativa elas melhoram um pouco. Hoje é a vez da Nvidia, que acaba de publicar informações sobre um método especial de treinamento para redes adversárias generativas. Embora não esteja livre de erros, a qualidade de algumas imagens está muito acima do que esperávamos, a tal ponto que poderiam ser facilmente confundidas com pessoas reais…
Há 30 anos, vimos Mega Man piscar pela primeira vez e ficamos boquiabertos. Hoje, um jogo “moderno” que apresenta personagens com rostos um pouco deformados e animações pobres pode ser condenado da noite para o dia, como aconteceu com Mass Effect: Andromeda. A digitalização e a captura de movimento se tornaram recursos críticos para muitos desenvolvedores, alcançando um alto nível de precisão, mas lá fora podemos encontrar grandes esforços que buscam transferir essa responsabilidade para as inteligências artificiais. Um exemplo sólido é o da Nvidia, que compartilhou um estudo sobre métodos avançados de treinamento para as chamadas redes adversárias generativas.
Como funciona o treinamento progressivo
Em termos simples, o que a Nvidia fez foi treinar a rede geradora e a rede discriminadora de forma progressiva, começando com uma resolução baixa e adicionando novas camadas que trazem detalhes muito mais finos à medida que o treinamento avança. O primeiro benefício é uma maior velocidade, mas isso empalidece diante da qualidade das imagens obtidas. Nem uma única pessoa das que você verá a seguir é real. O olho treinado poderá encontrar vários erros sem muito esforço; no entanto, não devemos esquecer que isso é apenas o começo.
Galeria de rostos gerados
Vídeo oficial
E para finalizar, o vídeo oficial que mostra a capacidade de transição e processamento da rede neural. Como a Nvidia, recomendamos a reprodução em 1080p60. É excelente.
