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Cette intelligence artificielle génère des portraits photo détaillés à partir de croquis

Des croquis peu détaillés des gens d'un côté, et des photos détaillés de gens représentés dans ces croquis de l'autre.

DeepFaceDrawing se sert des croquis comme ligne directrice pour aller chercher des parties de vrais visages dans sa base de données.

Photo : GeometryLearning.com

Radio-Canada

Une équipe de recherche de l’Académie chinoise des sciences a développé un outil propulsé par l’intelligence artificielle capable de transformer de simples croquis en portraits photo détaillés. Baptisé DeepFaceDrawing, le programme est conçu pour aider les gens « avec peu de pratique en dessin à produire des images de haute qualité ».

La technologie derrière DeepFaceDrawing se sert des probabilités pour générer les visages. Le logiciel analyse sa base de données de vrais visages pour y trouver des caractéristiques semblables à celles du croquis (yeux, sourcils, bouche, forme du visage, cheveux). Celles-ci sont ensuite combinées pour former une seule image.

Il existe d’autres programmes semblables, comme Pic2Pix, mais ceux-ci sont loin de produire des portraits aussi convaincants. C’est que des outils comme celui-là génèrent une image qui suit de près les lignes du dessin, nécessitant donc un croquis assez détaillé pour avoir un résultat convenable.

DeepFaceDrawing se sert plutôt des croquis comme ligne directrice pour aller chercher des parties de vrais visages dans sa base de données. Des portraits détaillés seront donc toujours générés, même si le dessin qui les inspire est très brouillon.

Utile, mais à quel point?

Une utilisation intéressante de DeepFaceDrawing serait la création rapide de portraits-robots par les forces de l’ordre. Il se peut également que l’application soit offerte au public comme outil de divertissement, considérant que le site web du projet indique que le code pour DeepFaceDrawing sera bientôt public.

Le site spécialisé Engadget rappelle toutefois que la forte majorité des 17 000 visages générés jusqu’à maintenant par l’outil sont ceux de personnes blanches et sud-américaines. Il est donc possible que DeepFaceDrawing ne fonctionne pas aussi bien pour les visages de minorités visibles.

Une étude du MIT et de Microsoft (Nouvelle fenêtre) a révélé en 2018 que les hommes blancs sont mieux répertoriés par des algorithmes de reconnaissance faciale que les femmes et les personnes ayant un teint plus foncé. Des bases de données peu représentatives seraient en cause.

Avec les informations de Engadget

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