More realistic unreal People: StyleGAN updated!

Nvidia hat Version 2 seiner StyleGAN-Algorithmen vorgestellt, die ebenfalls aktualisierte Viral-Website These People Do Not Exist basiert auf diesen Algorithmen.

Die Leute, die es gar nicht gibt, sehen jetzt nochmal sehr viel echter aus und mit dem Update gehören viele der Probleme in der Generierung synthetischer Gesichter der Vergangenheit an: Keine schiefen Zähne oder unterschiedlich farbigen Augen mehr, Artefakte und „Bubbles“ wurden verringert, die Synthese von Haaren und Accessoires wie Brillen und Schmuck wurde massiv verbessert und die Hintergründe sind sehr viel realistischer.

Waren die synthetischen Bilder in der Vergangenheit auch für Laien noch relativ leicht an den grade beschriebenen Artefakte zu erkennen, so verraten nun nur noch seltsam geschnittene Kleidung die synthetische Herkunft dieser „Menschen“. In der nächsten Iteration dürfte die Künstlichkeit nur noch von Experten mit algorithmisch-gestützter Bildforensik erkennbar sein. Die totale Auflösung der Realität ist heute einen ganzen Schritt weitergekommen.

Paper: Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN

The style-based GAN architecture (StyleGAN) yields state-of-the-art results in data-driven unconditional generative image modeling. We expose and analyze several of its characteristic artifacts, and propose changes in both model architecture and training methods to address them. In particular, we redesign generator normalization, revisit progressive growing, and regularize the generator to encourage good conditioning in the mapping from latent vectors to images. In addition to improving image quality, this path length regularizer yields the additional benefit that the generator becomes significantly easier to invert. This makes it possible to reliably detect if an image is generated by a particular network.

We furthermore visualize how well the generator utilizes its output resolution, and identify a capacity problem, motivating us to train larger models for additional quality improvements. Overall, our improved model redefines the state of the art in unconditional image modeling, both in terms of existing distribution quality metrics as well as perceived image quality.

Hier ein ganzer Haufen Leute, die es gar nicht gibt und dabei total gut aussehen:

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