« Les deepfakes s'appuient, plus seulement, mais s'appuyaient généralement sur des modèles génératifs de type Generative Adversal Network (GAN) qui étaient très populaires pour générer des images très photoréalistes. La particularité de ces algorithmes, c'est qu'ils reposent sur deux réseaux de neurones. Le premier, générateur, fabrique un échantillon, tandis que le deuxième, qu'on qualifie à l'occasion de discriminateur, doit déterminer si ce qui a été produit provient du générateur ou non. Je rappelle, et ça, Massimo Leone, qui avait fait une présentation il y a quelques années dans le cadre des séminaires Arcanes, avait rappelé cela et je tenais à le souligner de nouveau. » · MIARA dossier thématique

« Les deepfakes s'appuient, plus seulement, mais s'appuyaient généralement sur des modèles génératifs de type Generative Adversal Network (GAN) qui étaient très populaires pour générer des images très photoréalistes. La particularité de ces algorithmes, c'est qu'ils reposent sur deux réseaux de neurones. Le premier, générateur, fabrique un échantillon, tandis que le deuxième, qu'on qualifie à l'occasion de discriminateur, doit déterminer si ce qui a été produit provient du générateur ou non. Je rappelle, et ça, Massimo Leone, qui avait fait une présentation il y a quelques années dans le cadre des séminaires Arcanes, avait rappelé cela et je tenais à le souligner de nouveau. »

Citations: « Les deepfakes s'appuient, plus seulement, mais s'appuyaient généralement sur des modèles génératifs de type Generative Adversal Network (GAN) qui étaient très populaires pour générer des images très photoréalistes. La particularité de ces algorithmes, c'est qu'ils reposent sur deux réseaux de neurones. Le premier, générateur, fabrique un échantillon, tandis que le deuxième, qu'on qualifie à l'occasion de discriminateur, doit déterminer si ce qui a été produit provient du générateur ou non. Je rappelle, et ça, Massimo Leone, qui avait fait une présentation il y a quelques années dans le cadre des séminaires Arcanes, avait rappelé cela et je tenais à le souligner de nouveau. »
Est cité par: Fabien Richert
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has top concept: Arts trompeurs; Intelligence artificielle; Deep fake; Photographie; Algorithmes
datasetTimeInterval: 27 September 2024 – 27 September 2024

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Puissances du faux et hallucination machinique	Conference

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