Thiết kế phong cách nhân tạo với StyleGan: Từ nghệ thuật thời Phục hưng đến đời sống thực

Mục lục

1. Giới thiệu
2. Gans: Mạng đối đầu sinh (generative adversarial networks)
   • 2.1 Khái niệm
   • 2.2 Cấu trúc GANs
3. StyleGan: Mô hình AI tạo ra khuôn mặt nhân tạo chân thực
   • 3.1 Giới thiệu về StyleGan
   • 3.2 Cách StyleGan hoạt động
   • 3.3 Ưu điểm và hạn chế của StyleGan
4. StyleGan2: Đột phá mới trong công nghệ tạo ảnh
   • 4.1 Giới thiệu StyleGan2
   • 4.2 Sự phát triển và sử dụng của StyleGan2
5. Ứng dụng của StyleGan và StyleGan2
   • 5.1 Tạo khuôn mặt giả nhân tạo
   • 5.2 Tạo ảnh theo phong cách nhất định
   • 5.3 Chuyển đổi giữa các miền dữ liệu khác nhau
6. Tổng kết
7. Các tài liệu tham khảo

2. Gans: Mạng đối đầu sinh (generative adversarial networks)

Gans: Được giới thiệu trong một bài báo năm 2014, đây là một mô hình mạng nơ-ron được sử dụng để tạo ra các mẫu dữ liệu mới mà không cần dữ liệu mẫu ban đầu. Mô hình này là sự kết hợp của Hai mạng nơ-ron cạnh tranh: mạng sinh (generator) và mạng phân biệt (discriminator). Mạng sinh nhằm tạo ra các mẫu dữ liệu giả có chất lượng và đa dạng tương tự như dữ liệu thực, trong khi mạng phân biệt nhằm phân biệt các mẫu giả và các mẫu thực. Qua quá trình đấu tranh lẫn nhau, mạng sinh được nâng cao chất lượng của các mẫu giả đến mức không thể phân biệt được với các mẫu thực. Quá trình này được gọi là huấn luyện GANs.

2.1 Khái niệm

Mô hình GANs có một generator (mạng sinh) và một discriminator (mạng phân biệt). Generator nhận đầu vào là một vector ngẫu nhiên, rồi tạo ra dữ liệu giả từ vector này. Discriminator nhận đầu vào là các mẫu dữ liệu, bao gồm cả mẫu thực và mẫu giả, và cố gắng phân biệt chúng. Mục tiêu của mạng sinh là tạo ra các mẫu giả sao cho chúng được ưa chuộng bởi mạng phân biệt và trở nên khó phân biệt với các mẫu thực.

2.2 Cấu trúc GANs

GANs bao gồm hai mạng nơ-ron cơ bản: generator và discriminator. Generator nhận đầu vào từ một không gian ngẫu nhiên và tạo ra các mẫu dữ liệu. Discriminator nhận đầu vào là một mẫu dữ liệu và phân loại nó là thật (từ dữ liệu thực) hoặc giả (từ generator). Huấn luyện GANs được thực hiện bằng cách cải thiện đồng thời cả generator và discriminator thông qua việc tối ưu hóa hàm mất mát đối với cả hai mạng.

3. StyleGan: Mô hình AI tạo ra khuôn mặt nhân tạo chân thực

3.1 Giới thiệu về StyleGan

StyleGan là một mô hình AI được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại NVIDIA vào tháng 12 năm 2018. Mô hình này được thiết kế để tạo ra một số lượng không giới hạn các hình ảnh khuôn mặt nhân tạo, với chất lượng rất giống với các khuôn mặt thật. Một trong những ứng dụng nổi tiếng của StyleGan là trang web "This Person Does Not Exist", nơi mỗi lần truy cập trang sẽ hiển thị một khuôn mặt hoàn toàn mới được tạo ra bởi mô hình StyleGan.

3.2 Cách StyleGan hoạt động

StyleGan đã đạt được kết quả ấn tượng nhờ việc sử dụng một phương pháp huấn luyện gọi là "progressive training" (huấn luyện theo từng giai đoạn). Trong quá trình huấn luyện, StyleGan sử dụng một vector ngẫu nhiên làm đầu vào và tạo ra một khuôn mặt nhân tạo. Quá trình này được lặp đi lặp lại với nhiều ảnh đầu vào khác nhau để cải thiện chất lượng của các khuôn mặt nhân tạo. Quan trọng nhất, StyleGan cho phép kiểm soát các đặc điểm của khuôn mặt nhân tạo như vị trí, kiểu tóc và các đặc điểm khác thông qua việc điều chỉnh các vector đầu vào.

3.3 Ưu điểm và hạn chế của StyleGan

Ưu điểm của StyleGan là khả năng tạo ra những khuôn mặt nhân tạo chân thực, với độ chi tiết và đa dạng cao. Bên cạnh đó, StyleGan cũng cho phép kiểm soát các đặc điểm của khuôn mặt nhân tạo, mang lại sự linh hoạt và sáng tạo cho người dùng. Tuy nhiên, việc huấn luyện và sử dụng mô hình StyleGan cũng có nhược điểm như đòi hỏi sự tốn kém về tài nguyên máy tính và thời gian, cũng như khả năng tạo ra những khuôn mặt nhân tạo không hoàn hảo trong một số trường hợp.

(Kết thúc phần 3)