Una strada ancora poco battuta nell’ambito dei volti generati da una rete neurale è il text-to-face, ovvero la possibilità di creare immagini di volti realistici partendo solo da una descrizione testuale.
Tre ricercatori australiani hanno sviluppato un modello di Text-to-face che assieme alla seconda versione di StyleGAN – una impressionante rete generativa avversaria creata da Nvidia – riesce a produrre diversi volti umani partendo da un testo scritto, migliorando l’output man mano che la descrizione acquista ulteriori dettagli. Ecco alcuni esempi direttamente dal paper degli autori:
Per approfondire la ricerca: Faces à la Carte: Text-to-Face Generation via Attribute Disentanglement