Những hình ảnh dưới đây cho thấy mức độ cải thiện của công việc mới.
Trong công trình gần đây nhất, các nhà nghiên cứu đã lấy cảm hứng từ một kỹ thuật được gọi là chuyển giao phong cách để xây dựng GAN của họ theo một cách khác về cơ bản. Điều này cho phép thuật toán của họ xác định các yếu tố khác nhau của khuôn mặt, sau đó các nhà nghiên cứu có thể kiểm soát.
Một video được sản xuất bởi các nhà nghiên cứu cho thấy cách tiếp cận cũng có thể được sử dụng để chơi và phối lại, các yếu tố khác nhau, như tuổi tác, chủng tộc và giới tính – hoặc thậm chí là tàn nhang.
“Nó chắc chắn có vẻ như là một bước nhảy vọt chất lượng lớn khác đối với GAN”, Mario Klingemann, một nghệ sĩ và lập trình viên GANs nói trong tác phẩm của mình. “Nó cũng có vẻ có thể kiểm soát đáng kinh ngạc, không giống như GAN cho đến nay bạn phải thử nghiệm làm thế nào để điều khiển kết quả theo một hướng nhất định (như làm cho khuôn mặt cười hoặc già đi).”
Klingemann nói rằng anh ta rất muốn có được mật mã và thử nghiệm nó cho mục đích nghệ thuật. “Tôi rất quan tâm để tìm ra cách làm cho mô hình đó làm những điều ‘sai’,” ông nói.
GAN có khả năng thay đổi cách tạo trò chơi video và hiệu ứng đặc biệt. Cách tiếp cận có thể gợi lên kết cấu thực tế hoặc các nhân vật theo yêu cầu. Nvidia gần đây đã cho thấy một dự án sử dụng GAN để tổng hợp sự xuất hiện của các vật thể trong một cảnh trong thời gian thực trong một trò chơi lái xe.
Adobe cũng có một dự án sử dụng GAN để cải thiện tính chân thực của hình ảnh sau khi chúng bị thao túng, loại bỏ các tạo tác có thể dễ dàng được giới thiệu. GAN cũng có thể được sử dụng để làm sắc nét các hình ảnh hoặc video bị xuống cấp.
Nhưng công việc cũng là một ví dụ nổi bật về việc những tiến bộ trong học máy đang dẫn đến tất cả các khả năng mới cho giả mạo. Chúng tôi đã viết về khả năng giả mạo video gây tổn hại cho diễn ngôn chính trị trong một vấn đề đặc biệt dành riêng cho chính trị hồi đầu năm nay (xem “Fake America great again”).