- Daniel Voshart, designér z Toronta, použil strojové učení a Photoshop k transformaci bust římských císařů do fotorealistických podob.
- Voshart chtěl císaře představit tak, jak by vypadali na konci své vlády, bez ohledu na případné nemoci, které mohly změnit jejich vzhled.
- Umělci jsou známí tím, že zveličují vzhled vládnoucí třídy, takže tyto obrazy jsou pravděpodobně spravedlivější.
Umělci v minulosti přeháněli, jak atraktivní byli panovníci na svých portrétech a sochách. Nejlépe to vystihla anglická královna Karolína, když v roce 1795 popsala okamžik, kdy poprvé spatřila svého snoubence, krále Jiřího IV: „Připadá mi velmi tlustý a v žádném případě ne tak krásný jako jeho portrét.“
Nyní návrhář z Toronta některé tyto tvůrčí svobody napravuje. Daniel Voshart spojil strojové učení, Photoshop a historické záznamy a přetvořil 54 bust římských císařů z období principátu (27 př. n. l. až 285 n. l.) do fotorealistických podob.
⏳ Milujete starověkou historii. My také. Pojďme se nad ní společně vyblbnout.
Původně se Voshart pustil do práce jako do jakéhosi karanténního projektu. „Myslím, že to bylo povahou pandemie, která mě nutila přemýšlet o čemkoli jiném, a možná mě přitahovaly morbidní detaily ze života císařů,“ říká v rozhovoru pro Popular Mechanics. „Pracoval jsem na sci-fi seriálu o 2000 let vzdálené budoucnosti, takže mě to možná táhlo k přemýšlení o minulosti.“
Ale Voshart nemohl tušit, že se na jeho stránce Etsy vyrojí objednávky na první výtisky – s císaři jako Augustus, Nero a Decius. „Netušil jsem, že odezva bude taková, že si vlastně zkrátím pracovní dobu jen proto, abych uspokojil poptávku,“ říká.
Proces nebyl jen otázkou zapojení fotografií bust, aby se vyplivl nějaký dokonalý lidský obličej, říká Voshart. Při generování hrubých návrhů tváří jednotlivých císařů se Voshart do značné míry spoléhal na nástroj strojového učení nazvaný Artbreeder. Tento software s otevřeným zdrojovým kódem používá ke zplození obrazu generativní adverzní sítě neboli GAN.
Pokud vám to zní povědomě, je to pravděpodobně proto, že jste slyšeli o deepfakes neboli syntetických médiích často používaných k nekalým účelům. GAN, základní technologie v deepfakes, mohou pomoci algoritmům překročit jednoduchý úkol klasifikace dat a přejít do oblasti vytváření dat – v tomto případě obrázků. K tomu dochází, když se dva GAN snaží navzájem oklamat, že obrázek je skutečný. Pomocí pouhého jednoho obrázku může vyzkoušený GAN vytvořit videoklip například Richarda Nixona.
Římští císaři Merch
Ačkoli Voshartovi římští císaři nejsou deepfakes, mají podobný technologický rámec – jsou to jen různé aplikace strojového učení. Konkrétně Artbreeder používá NVidea StyleGAN, open-source GAN, který počítačoví vědci vytvořili již v prosinci 2018.
Ve virtuální přednášce z 30. září na téma „GAN pro dobro“ vysvětluje Anima Anandkumar, ředitel výzkumu strojového učení společnosti NVIDIA, jak tato technologie funguje. S využitím techniky zvané disentanglement learning dokáže GAN lépe oddělovat a izolovaně ovládat určité stylové prvky, což umělci jako Voshart přirozeně zvládají mnohem lépe než stroje.
„Lidé jsou v tom skvělí,“ vysvětlil Anandkumar v přednášce. „Máme různé koncepty, které jsme se naučili jako kojenci, a to bez dohledu, a tímto způsobem nyní můžeme komponovat a vytvářet zcela nové obrazy nebo koncepty.“ V praxi to znamená, že uživatel má větší kontrolu nad tím, které vlastnosti zdrojového obrázku chce v novém obrázku použít.
Klepněte zde pro hlasování
Joel Simon, vývojář, který vytvořil Artbreeder, řekl časopisu Popular Mechanics, že vše spočívá v tom, jak neuronové sítě programu reprezentují „prostor“ v obrázcích.
„Když se obrázek „nahraje“, tvář se ořízne a pak se provede proces hledání nejbližšího místa v prostoru pro tento obrázek,“ vysvětluje. „Jakmile se v tomto ‚prostoru‘ nachází, lze s ním snadno ‚pohybovat‘ přidáváním nebo odebíráním čísel, která odpovídají hodnotám, jako je věk nebo pohlaví, zde nazývaným ‚geny‘. Takže přidáním barvy to dělá velmi inteligentním způsobem, nejen úpravou pixelů, ale pohybem v prostoru všech tváří.“
Pro umělce, jako je Voshart, je tak jednodušší nahrát tréninková data – v tomto případě asi 800 vzorků bust římských císařů – a přijít s hyperrealistickou tváří s menším množstvím artefaktů nebo abnormalit, které software vnesl.
Přesto měl Voshart i po použití softwaru Artbreeder značné množství práce. V jeho testovací fázi, před výrobou tváří římských císařů, které jsou zobrazeny na jeho finálních tiscích, přišly výsledky plné abnormalit.
„Výsledek vychází se spoustou podivných artefaktů a má tendenci morfovat rysy zpět do jakéhosi průměrného obličeje, což je opak toho, co chcete, když chcete zachovat zajímavý výraz,“ říká Voshart. „Můj postup byl spíše stažení z Artbreederu, úprava ve Photoshopu a opakování procesu načtením zpět do Artbreederu.“
Přestože by odstranění nedostatků ve vygenerovaných obrázcích mohlo být bolestí hlavy, Voshart říká, že „není ani vzdálená šance“, že by tuto práci zvládl bez síly strojového učení.