Uso de redes neurais GANs (Generative Adversarial Network) para geração de retratos falados

Abstract

Este artigo consiste em gerar imagens utilizando uma estrutura de rede neural denominada GAN (Generative Adversarial Network), que tem a capacidadede aprender a gerar suas próprias imagens de um determinado assunto, visualizando alguns exemplos de imagens. A rede neural é formada por duas redes com papéis diferentes, uma delas será responsável por gerar imagens e a outra será responsável por validar se as imagens geradas pela primeira são imagens válidas ou imagens sem sentido. O treinamento é dado por um conjunto de imagens de exemplo do objeto a ser gerado. Como resultado, foi possível criar novas imagens diferentes das utilizadas como exemplos no banco de imagens. Usando este tipo de rede neural, há uma ampla gama de possibilidades, como gerar fotos, músicas, textos, poemas, entre outras coisas. Na prática, a rede será capaz de imitar tudo o que lhe for ensinado.

This article consists of generating images using a neural network structure named GAN (Generative Adversarial Network). It has the ability to learn how to generate its own images of a given subject, with in just a few examples of similar images. The neural network is formed by two networks with different roles, one of them will be responsible for generating images and the other is responsible for validating whether the images generated by the first one are valid images or meaningless images. The training is given by a set of example images of the object to be generated. As a result, it was possible to create new images different from those used as examples in the image bank. Using the neural network, there is a wide range of possibilities, such as generating photos, music, texts, poems, among other things. In practice, the network will be able to imitate anything that is taught to it.