Generated Photos : Des photos libres de droits de visages factices

samedi 2 Mai 2020 | Actualités Web, Digital & Numérique | 0 commentaires

Mis à jour le 27 août 2020

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Generated Photos : images de visages factices libres de droits

Vous êtes à la recherche de photos de visages humains libres de droits et uniques ?

Generated Photos” propose ceci à travers son algorithme complexe, avec une galerie de portraits à couper le souffle : tous les portraits que vous pourrez voir sur ce site ne sont pas des personnes existantes mais bien des visages crées de toutes pièces.

Cette start-up américaine crée des visages dans les moindres détails, surnommés “FaceFake”. Et cela donne un résultat hyper-réaliste.
Crées grâce à l’intelligence artificielle, ces créations annoncent la montée des nouveaux médias génératifs.

Exemple d'un visage factice généré par la technologie "FaceFake"

Visage factice généré – Photo : Generated Photos

Vous pensez que cette personne existe et que c’est une vraie photo-portait ? Vous vous trompez !

Cette entreprise américaine se dit pouvoir “résoudre” la diversité grâce a 100,000 visages factices

Si vous recherchez des modèles photos qui ne viendront jamais vous réclamer les droits à l’image pour l’utilisation de leurs clichés, rien de plus simple que de choisir une personne qui… n’existe pas !

Cette affirmation paraît complètement folle, mais elle est bien réelle. Grâce au site Generated Photos qui crée artificiellement de faux visages et les partagent sur leur site qui est une sorte de Google Drive de portraits humains.
Des milliers de visages s’offrent à vous, avec en prime plusieurs filtres pour trouver votre bonheur : âge, sexe, ethnie, couleur des yeux, des cheveux et même de l’expression faciale exprimée.

L’histoire de ce projet saugrenu

Le projet derrière ce site appartenant à Icons8, une entreprise qui crée des icônes et des illustrations pour les designers.
Son but était le suivant : rassembler plus de 100 000 visages sur une base de données à partir de plus de 29 000 photos de 69 modèles différents prises au cours de deux années dans le studio de l’entreprise.
Ils utilisent ensuite un procédé communément appelé “Machine learning” pour fabriquer de nouveaux visages qui vous surprendront par leur réalisme.

Vidéo de présentation du projet Generated.Photos

Une banque d’images gratuites de visages humains

Vous pouvez télécharger les photos de votre choix après avoir crée un compte (facile et rapide) mais les utiliser à usage personnel seulement avec une seule condition : vous devez partager le lien vers le site Generated Photos.

L’entreprise propose également des licences payantes pour des usages commerciaux de leurs clichés.

La beauté conventionnelle, une image en plein changement

Dans le domaine de la communication et du marketing nous sommes ravis de voir ce que peuvent nous apporter ces visages crées de toutes pièces : nous pouvons les utiliser pour donner une identité à un projet, ou par exemple identifier un chatbot.
Mais cela ne s’arrête pas à un choix titanesque et précis de modèles photographiques libres de droits.
Cela est la libre suite des “deepfake” qui font de plus en plus parler d’eux dans le domaine de la communication.

Mais là où nous voyons des visages humains crées par un algorithme, un des créateurs y voit quelque chose de beaucoup plus profond.
Nous vous présentons Tyler Lastovich, ingénieur, qui est l’entrepreneur à l’origine du projet :

“La beauté conventionnelle change. Nos systèmes ne comprennent pas où n’en n’ont rien à faire que la personne crée soit “belle” ou “moche”. Ce qui lui importe est si la personne ressemble a un humain ou non.
Avec les médias génératifs, il est possible de crée n’importe quelles combinaisons d’attributs physiques. Nous n’avons plus à faire appel à quelques supers mannequins pour représenter les standards du monde entier.”

Exemple très connu de DeepFake de l’ancien président des Etats-Unis, Obama qui saura en perturber plus d’un.

 Votre famille dans le nouveau blockbuster de Netflix ?

Grace à ces nouveaux médias génératifs, Tyler voit les choses d’une façon différente, nous parlons de personnes qui sont “fausses” mais lui pense autrement :

“Les médias génératifs ne sont pas tous “faux”. La même technologie peut être utilisée pour créer aléatoirement des personnes irréelles mais aussi pour recréer des personnes du vrai monde”

Cette affirmation enchaîne sur des propos qui nous laissent sans voix , si nous pouvons créer des personnes bien réelles à partir d’un algorithme, Tyler y voit une aubaine dans le domaine de l’audiovisuel et du cinéma.

Vous avez toujours rêvé d’incarner le héro de votre série préférée ? D’être le nouveau Walter White à l’écran, ou vos enfants d’être dans le nouveaux film Disney ? Ce ne sera bientôt plus un rêve mais bien une réalité.
En effet Tyler affirme qu’il serait possible de synthétiser vous et les membres de votre famille dans une fiction, les médias deviendraient donc beaucoup plus personnels. 

“Imaginez Netflix capable de synthétiser les membres de votre famille pour qu’elle fasse partie de leurs prochaines séries a succès. Les personnes et les situations de votre vie seront utilisées pour approfondir votre connexion aux médias. On peut imaginer que cette technologie n’est pas si lointaine. Bien que cela ouvre les portes à des multitudes de situations potentielles, nous pensons que les avantages de la générations l’emportent grandement sur les problèmes potentiels.”

Visages générés par une intelligence artificielle : machine learning

Exemples de visages générés – Photo : Generated Photos

Une véritable aubaine pour les nouveaux arrivant dans l’audiovisuel mais les célébrités en déclin.

Nous vouons tous un culte à certaines célébrités, nous les envions d’une certaine manière, mais cela pourrait radicalement changer. Tyler détient des idées révolutionnaires qui ne plairont pas à tout le monde. Nous pouvons faire de vous le nouveau Di Caprio sans même que vous bougiez de votre canapé, mais dans ce cas là, où sont les acteurs ? Pour Tyler c’est un culte qui s’estompe, il s’explique :

“Pourquoi devrions-nous rêver de rencontrer quelqu’un que nous ne connaissons même pas ? Pourquoi ne pas rêver de rencontrer notre famille de la même façon ? Et si regarder un film semblait soudainement incroyablement personnel ? C’est le type de questions sur lesquelles nous travaillons pour y répondre.”

Mais alors les ressources nécessaires à la création d’un film ou d’une série seraient moindres ? Les obstacles que les petits producteurs ont du mal à passer ne seraient plus que du passé ? Si nous n’avons plus besoin de tourner avec de vrais acteurs et pouvons faire ça directement assis derrière notre ordinateur, la charge serait amoindrie.
C’est l’espoir de Tyler, qui y voit une possibilité pour les nouveaux arrivants de faire leurs preuves dans le monde du petit comme du grand écran.

“Un manque de ressources empêche souvent les nouveaux arrivants d’entrer dans l’industrie des médias. Vous ne pouvez pas produire un show Netflix sans l’argent de Netflix. Avec les médias génératifs, une seule personne créative peut créer un film entier juste en étant assisse derrière son ordinateur. Cela ouvrirait les marchés du monde entier a un contenu qui aurait été impossible avant”.

GAN : La technologie à la base du projet

La technologie utilisée se nomme Generative Adversarial Network (GAN) ou réseaux antagonistes génératif que nous détaillerons prochainement dans un article connexe.
C’est une technologie déjà présente dans beaucoup de domaines de l’art, du graphisme ou de la musique par exemple pour citer le premier robot qui a crée une musique pour l’EuroVision grâce au “Deep Learning” ou “Machine Learning“.
Cela devient monnaie courante et ces médias génératifs sont beaucoup utilisés dans les domaines de la communication et du marketing.

Je vous laisse écouter la musique crée par l’intelligence artificielle : Blue Jeans and Bloody Tears qui est a coupé le souffle.

Blue Jeans and Bloody Tears, une musique crée par une intelligence artificielle

La technologie utilisée spécifiquement pour Generated Photos est l’algorithme de Machine Learning : StyleGAN (une ressource nVidia)
Pour le résumer, le GAN fait fonctionner deux réseaux neuronaux qui travaillent en contraste l’un de l’autre.
Nous avons d’abord le premier réseau qui va générer un visage fictif à partir de données brutes récoltées en amont, et le second quant à lui fait une vérification pour savoir si la proposition est correcte ou non en faisant un comparatif sur une base de donnée d’images réelles.

Notre premier mécanisme reçoit donc ce comparatif pour être informé de la justesse ou non de son résultat.
Ce processus d’apprentissage se répète ensuite en boucle “essai-erreur” pour atteindre les résultats les plus réalistes possibles.

Vidéo d’explication en application de la technologie StyleGAN

Le digne prédécesseur de Generated Photos.

Pour finir sur cet article, je vous laisserais donc avec l’un des premiers sites qui ont utilisé cette technologie, même si ce dernier n’a pas été le seul, il est assez bien ficelé et il saura vous en mettre aussi plein la vue : ThisPersonDoesNotExist.com.
C’est un site qui fonctionne de la même manière que Generated Photos : en visitant ce lien, vous verrez un visage apparaître d’une personne qui n’existe pas.
En rafraîchissant la page, un autre visage apparaîtra. les résultats sont très persuasifs même si toutefois certains sont très bizarres, c’est le temps et l’entrainement de l’algorithme qui donnera des résultats de plus en plus réalistes.

Je vous laisse avec ce site qui propose une variante avec des chats, car nous adorons nos boules de poils préférées même si… ceux-ci n’existent malheuresement pas : ThisCatDoesNotExist.com !

Le Machine Learning est en route, et les médias génératifs arrivent à grande vitesse…
Et vous, qu’en pensez-vous ? Donnez-nous votre avis sur le sujet !

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