À quoi ressemblerait Gwen Stacy de Spider-Verse dans la vraie vie, selon l'intelligence artificielle

Rappelons que l'alter ego de cette héroïne est Spider-Gwen et qu'elle a gagné un large public d'adeptes pour son charisme et son esthétique.

C'est l'utilisateur MySmartArts qui a réussi à donner vie à cette version réaliste du personnage, en mettant en valeur ses caractéristiques uniques telles que sa carrure athlétique, ses yeux bleus et ses cheveux blonds .

La récréation prend également en compte son costume emblématique qui mélange des nuances de blanc, noir et rose , et cherche non seulement à capturer son apparence, mais aussi à souligner cette étincelle de détermination si caractéristique de Gwen.

Ce type de récréation d'intelligence artificielle démontre non seulement la capacité de la technologie à imaginer à quoi ressembleraient les personnages de fiction dans notre monde , mais offre également une nouvelle façon d'interagir et de se connecter avec ces héroïnes de manière plus tangible.

L'intelligence artificielle (IA) peut générer des images grâce à l'utilisation de réseaux de neurones, notamment grâce à des techniques telles que les réseaux contradictoires génératifs (GAN) et les réseaux d'auto-encodeurs variationnels (VAE). Ces méthodes vous permettent de créer des images détaillées et réalistes à partir de zéro ou de modifier des images existantes. Le processus général est décrit ci-dessous :

• Réseaux adverses génératifs (GAN) : Les GAN sont constitués de deux réseaux de neurones qui se font concurrence : un réseau générateur et un réseau discriminateur. Le réseau générateur tente de créer des images impossibles à distinguer des images réelles, à partir d'un vecteur de bruit aléatoire, tandis que le réseau discriminateur tente de différencier les images générées par le réseau générateur des images réelles. Au fur et à mesure des itérations, le réseau générateur apprend à produire des images de plus en plus réalistes, pour tenter de « tromper » le réseau discriminateur. Ce processus se poursuit jusqu'à ce que le réseau discriminateur ne puisse plus faire la distinction de manière fiable entre les images réelles et générées.
• Réseaux d'autoencodeurs de variation (VAE) : Les VAE sont un autre type de structure qui permet de générer de nouvelles images. Ils fonctionnent en mappant les images d'entrée sur un espace latent de dimension inférieure (codage), puis en reconstruisant l'image originale à partir de cet espace latent (décodage), étant capables de modifier légèrement les vecteurs dans l'espace latent pour générer de nouvelles images pendant le processus de décodage. . . VAE garantit que les images générées sont variées mais cohérentes avec les caractéristiques de l'ensemble d'images d'origine.

L'utilisation de ces techniques permet à l'IA de générer des images pour un large éventail d'applications , de l'art et du design aux simulations dans l'industrie du jeu vidéo, en passant par la création d'avatars réalistes pour les réseaux sociaux.

Ces processus sont également utilisés dans le domaine scientifique pour, par exemple, visualiser les effets du changement climatique , les reconstructions historiques et les projections urbaines futures. La capacité de l'IA à générer des images ouvre de nouvelles possibilités dans de nombreux domaines, en fournissant des outils pour l'exploration créative et l'analyse d'informations complexes au moyen de représentations visuelles.

Les modèles d'intelligence artificielle (IA) pour générer des images ont considérablement progressé , offrant différents outils capables de créer de l'art , de concevoir des objets, de simuler des environnements, entre autres applications. Certains des modèles les plus populaires et pertinents dans ce domaine sont :

• Dall-E 3.
• Milieu du voyage.
• Diffusion stable/Studio de rêve.
• Craiyon.
• Créateur d'images Bing.
• Idéogramme IA.
• Potée.
• Luciole.