Le réseau AI peut transformer n’importe quel paysage en un fond d’anime venteux blanchi au soleil tout en conservant les détails clés.

Les opinions peuvent varier, mais personnellement, j’ai toujours souhaité que la vraie vie soit un peu plus comme dans les films d’animation. Imaginez-vous en train de savourer une part de tarte fumante comme le rend Hayao Miyazaki dans Service de livraison de Kiki, ou en marchant à travers la lumière du soleil brûlant des offres pittoresques de Makoto Shinkai. Bien que le contenu de feu Satoshi Kon soit moins paisible, il y a toujours quelque chose d’hypnotique dans ses paysages plongeants et son esthétique onirique. C’est vraisemblablement la raison pour laquelle les films des trois créatifs ont été spécialement sélectionnés pour former un programme d’IA pour convertir des photographies en art de style anime.

Jie Chen, Gang Liu et Xin Chen, étudiants de l’Université de Wuhan et de l’Université de technologie du Hubei, ont travaillé ensemble pour produire AnimeGAN – un nouveau réseau antagoniste (ou GAN) généré pour résoudre les problèmes de conversion photographique existante en images d’art. Comme ils l’ont déclaré dans leur thèse originale, la création manuelle d’anime peut être «laborieuse», «difficile» et «chronophage», donc avoir la possibilité de convertir la photographie réduirait la charge de travail et peut-être même inciterait plus de gens à s’essayer à la production d’anime .

▼ Une photographie…

▼ Et voici à quoi il ressemble après avoir été soumis au filtre «Hayao» d’AnimeGAN.

Le 6 août a vu la sortie d’AnimeGAN 2, qui a été améliorée de diverses manières. La bibliothèque d’images sur laquelle s’appuie le réseau pour créer une nouvelle interprétation a été mise à jour avec une multitude de nouvelles images de qualité Blu-ray; les artefacts haute fréquence ont été réduits. De plus, il aurait été beaucoup plus facile de recréer les effets montrés par l’équipe dans leur thèse originale.

Là où le réseau brille vraiment, c’est dans sa capacité à conserver les caractéristiques de ses images sources. En comparant le réseau AnimeGAN à l’IA existante et de pointe, il est évident que certains aspects des photographies – les arbres, par exemple, ou les fenêtres – sont lissés et flous au point de devenir méconnaissables. AnimeGAN conserve non seulement ces détails plus fins, mais prend moins de temps pour le faire, tant qu’il a été correctement formé!

La meilleure partie est que vous pouvez tester une version du premier AnimeGAN en ce moment, sans avoir besoin de télécharger de logiciel supplémentaire. Cela ne vous permet pas de faire la différence entre les trois filtres, mais cela en fait toujours une jolie photo à part entière.

▼ Comme on le voit ici, sur mon beau chat photogénique.

Je dois admettre que je ne peux pas m’empêcher de me poser des questions la dénomination des filtres. Évidemment, chacun représente la banque d’images qu’il a été formé pour utiliser comme ressource: «Hayao» provient de Hayao Miyazaki. Le vent se lève, tandis que «Paprika» est tiré du film du même nom de Satoshi Kon; images fixes de Makoto Shinkai votre nom composent la version «Shinkai». Bien qu’alterner le choix du prénom, du nom et du titre d’un réalisateur soit artistique, cela a pour effet involontaire de brouiller à la fois la clarté du lien entre les trois filtres et le crédit des réalisateurs du film.

Pourtant, comme le réseau est apparemment facile à former, rien n’empêche les gens à l’avenir de créer leurs propres filtres Kon, Totoro ou Makoto; diable, peut-être pourriez-vous même rendre la réalité dans les pigments pastel de Sailor Moon si vous lui donniez suffisamment d’images? Le ciel – et en fait, votre propre talent photographique – est la limite!

Source: GitHub / TachibanaYoshino / AnimeGAN (1, 2, 3)
Image du haut: GitHub / TachibanaYoshino / AnimeGAN
Insérer des images: GitHub / TachibanaYoshino / AnimeGAN (1, 2)
Images de chats © SoraNews24
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