Dalam gelaran diskusi Workop 'Deep Learning' di Tokyo, Jepang. Ia menjelaskan bagaimana caranya bekerja, semua berkat menggunakan dua jaringan GAN yaitu generator dan diskriminator.
![]() |
SCROLL TO CONTINUE WITH CONTENT
Ia juga dapat mengenali noise seperti bentuk mata ke seluruh wajah atau gaya foto. Setelah itu ia akan menghasilkan versi anime dari foto.
Selanjutnya, jaringan diskriminator akan membandingkan gambar yang dihasilkan generator terhadap perpustakaan gambarnya untuk menentukan apakah foto tersebut sintetis atau asli.
![]() |
Selama proses pembuatan programnya ia menunjukkan perkembangan terhadap kedua jaringan tersebut. Generator menjadi lebih baik dalam menghasilkan gambar sedangkan diskriminator secara bertahap menjadi lebih baik dalam menilai apakah gambar berhasil atau tidak.
Dikutip detikINET dari Nextshark, Selasa (12/6/2018) ada beberapa tantangan di CycleGAN merupakan suatu bentuk perangkat lunak GAN yang sering berhasil menerapkan tekstur yang berbeda ke gambar atau rekaman.
![]() |
Jin menjelaskan bahwa perangkat lunak memiliki masalah ketika datang untuk memproduksi anime moe terutama karena memiliki mata yang lebih besar dan mulut dan hidung yang lebih kecil.
Melalui penggunaannya, perangkat lunak menjadi lebih dan lebih berhasil ketika menghasilkan gambar setelah belajar dari kesalahannya (jsn/asj)