Le cyberblog du coyote

 

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Editorial

Ce blog a pour objectif principal d'augmenter la culture informatique de mes élèves. Il a aussi pour ambition de refléter l'actualité technologique dans ce domaine.

lundi 2 décembre 2019

Ces visages n'existent pas!

Il va falloir s’y habituer : notre rapport à l’identité va changer profondément dans les prochaines années. Entre le deep fake et les applications qui vont avec (comme ZAO), les services qui vous proposent de jouer avec votre visage (ImageNet Roulette, FaceApp, AI Portraits) et l’essor de la reconnaissance faciale, votre physique n’a jamais été aussi public, avec les dangers et problèmes que cela peut engendrer. L’ère du fake ne se limite pas à jouer avec vos attributs, elle invente également de nouvelles personnes à partir de rien. C’est le cas du site Generated Photos, qui utilise l’intelligence artificielle pour créer des milliers de visages. Ne cherchez pas les gens qui se cachent derrière ces sourires, ils n’existent tout simplement pas.
Plus de 100 000 photos du genre sont mises à disposition gratuitement par le site, à travers un Google Drive ouvert. Un simple lien est demandé en échange de l’utilisation. De quoi régler le problème de droits à l’image des modèles, à défaut de celui du droit d’auteur. L’objectif du site est à terme de pouvoir générer des visages à la demande via une API. De quoi concurrencer frontalement les sites de stock photos ?


Le projet Generative Photos / Rosebud AI est intéressant parce qu’il montre sûrement l’avenir des stocks photos : des photos de moins en moins réelles, et de plus générées par des algorithmes. Dans le cas de Generative Photos cela permet notamment de changer la couleur de peau des modèles, et donc d’avoir accès à plus de diversité dans les photos. Le résultat est assez probant et plutôt réussi. Pour la plupart des photos il est impossible de deviner que le visage est généré par un algorithme, et non pris sur le vif par un photographe.
Au niveau des usages, les photographies sont gratuites et totalement libres de droits, vous pouvez donc les utilisez dans vos projets professionnels, et vous en servir pour illustrer vos contenus. Le site propose 25 000 photos différentes, mais n’a pas de fonction recherche, ce qui rend la navigation fastidieuse.


Sources : le blog du modérateur (Flavien Chantrel) et (Fabian Ropars)

samedi 17 août 2019

Pourquoi et comment sont colorisées les images de la Nasa ?

Les impressionnantes images en couleur que nous rapporte le télescope Hubble sont le résultat d'une manipulation numérique.
Depuis 1990, le télescope de la Nasa, Hubble, capture des images de l’univers. Spectaculaires, elles nous offrent un aperçu du cosmos, de ses nébuleuses et de ses multitudes d’étoiles dans une myriade de couleurs fascinantes. Pourtant, elles proposent une vision magnifiée de l’espace, puisque les images d’origine sont en noir et blanc.

La chaîne Vox s’est attelée, en une vidéo, à expliquer simplement comment procèdent les équipes de la Nasa pour donner de la couleur à ces photographies interstellaires.


Source : Konbini

lundi 29 juillet 2019

Apprendre à coloriser des images

La colorisation d’archives est couramment utilisée dans le milieu audiovisuel pour restaurer et rendre plus réalistes des vidéos anciennes. Elle nécessite un travail manuel fastidieux qu'il est actuellement difficile d'automatiser. Quelles en sont les raisons ?

Lire l'article d'Aurélie Bugeau & Nicolas Papadakis sur Interstices

lundi 15 juillet 2019

Fake nudes et environnement 3D : l'avenir de l'IA

dimanche 9 juin 2019

L’hologramme à portée de smartphone


Jouez ensuite l’une des vidéos conçues pour la projection holographique.

mercredi 5 juin 2019

Le tilt shift

lundi 20 mai 2019

De Fourier à la compression d’images et de vidéos

Grâce à la transformée de Fourier, de nombreuses évolutions technologiques ont pu voir le jour. Cet outil mathématique essentiel en traitement d'images a rendu possible la compression d'images fixes avec le format JPEG et de vidéos avec le format MPEG !

Lire l'article de Christine Guillemot & Aline Roumy sur Interstices

vendredi 17 mai 2019

Les personnages en mouvement dans cette vidéo n’existent pas

Une intelligence artificielle a créé de toutes pièces une galerie vidéo de personnes en mouvement au réalisme époustouflant.

lundi 25 mars 2019

Une IA transforme vos gribouillis en paysages magnifiques

Nvidia a créé un outil capable de générer des paysages en se basant sur de simples gribouillages.
Demain, serons-nous tous d’habiles d’illustrateurs numériques grâce au progrès de l’intelligence artificielle ? C’est l’avenir que semble promettre le projet GauGAN, porté Nvidia, que l’on connaît surtout pour ses cartes graphiques. L’entreprise américaine a en effet fait la démonstration d’un outil qui transforme un quelconque gribouillis en un superbe paysage. Le résultat est bluffant.

lundi 18 février 2019

Ces personnes n’existent pas : bienvenue dans l’ère des « fake faces »

Le site ThisPersonDoesNotExist, littéralement « cette personne n’existe pas », génère automatiquement de faux visages aussi vrais que nature.
Philip Wang, un ingénieur qui travaille pour Uber, est à l’origine de cette expérience un brin déroutante. Son site utilise un logiciel libre baptisé StyleGAN, un outil créé par Nvidia, une société américaine spécialisée dans les cartes graphiques pour jeux vidéo. L’entreprise, dont le chiffre d’affaires a plus que doublé en trois ans, participe désormais à l’entraînement des algorithmes d’intelligence artificielle (IA). Car c’est bien de ça dont il s’agit : tous ces visages ont été générés par une intelligence artificielle. Plus techniquement, il s’agit ici de « réseaux adverses génératifs » (generative adversarial networks en anglais, ou GAN), une classe d’algorithmes qui fonctionnent par apprentissage automatique (on parle aussi de machine learning).

Un réalisme bluffant

Dans le cas présent, un premier programme tente de créer des images de visages à partir de données brutes. Ensuite, un deuxième programme apprécie ces images et décide si elles sont réalistes ou non. Si le résultat n’est pas satisfaisant, le premier algorithme recommence son travail. Si le résultat est satisfaisant, il est informé qu’il est sur la bonne voie. C’est ce jeu de ping-pong entre les deux programmes qui permet d’améliorer le résultat, et d’obtenir, in fine, des photos crédibles.


De prime abord, les portraits semblent plus vrais que nature. Mais quand on y regarde de plus près, l’œil perçoit de petits défauts : une branche de lunettes qui manque, ou une incisive mal placée, comme dans l'image ci-dessus. Le réalisme des photos demeure malgré tout bluffant.
Reste à savoir à quelles fins sera utilisé cet outil. On peut imaginer autant d’usages inoffensifs que de dérives. Cette technologie pourrait par exemple être employée dans le secteur de l’animation et des effets spéciaux pour modéliser des personnages uniques. Mais elle pourrait aussi servir pour créer et multiplier de faux profils, par exemple pour lancer des campagnes de cyberharcèlement. C’est précisément ce type de risques que Philip Wang a cherché à pointer en créant ce site.

Source : Marie Slavicek sur lemonde.fr