🤔 Печенье, которого не существует 🍪 Давно не рассказывали, что там новенького в мире AI-моделей для генерации изображений, пора исправляться! 🆕 Что новенького? Разработчики обучили четыре модели StyleGAN2 (Generative adversarial network) для генерации изображений еды. Код, оптимизированный для обучения TPU, а также предварительно обученные модели находятся в открытом доступе. Результаты весьма интересные (и реалистичные), вы даже можете попробовать сгенерировать изображения сами в этом Collab-ноутбуке. 💸 Почему просто не использовать DALL-E 2? Авторы шутят, что они бедные и не хотят тратиться, но есть и более аргументированное объяснение. Дело в том, что диффузионные и авторегрессионные модели (DALL·E 2, Craiyon (ранее DALL·E mini), ruDALL-E) сейчас и так на пике популярности, о них слышно из каждого утюга. Поэтому авторы решили пойти в другом направлении и сравнить результаты известных моделей и StyleGAN2, которая только набирает популярность. 📸 Что особенного в моделях GAN? Основное, что отличает эту модель от других: фотореализм. В статье вы можете увидеть, что именно у GAN получаются самые правдоподобные снимки, а вот у DALL-E 2, например, изображения кажутся либо сильно отретушированными , либо нарисованными. 👨‍🦰Кстати, еще есть другой интересный ресурс на базе GAN: This Person Does Not Exist, здесь собраны синтетические фоографии лиц разных людей. Которых, как следует из названия, не существует.