За Кулисами Цифровых Лиц: Как StyleGAN Перевернул Мир Генеративного Искусства

---

Добро пожаловать‚ дорогие читатели‚ в наш уютный уголок цифрового творчества! Сегодня мы отправимся в увлекательное путешествие по лабиринтам одной из самых завораживающих и порой пугающих технологий последних лет – сетям StyleGAN․ Если вы когда-либо видели идеально реалистичное лицо человека‚ которого не существует‚ или изображение кота‚ который выглядит живее настоящего‚ но при этом знаете‚ что оно создано компьютером‚ то‚ скорее всего‚ вы столкнулись с магией StyleGAN․ Мы‚ как блогеры‚ всегда стремимся делиться с вами не только информацией‚ но и нашим личным восторгом от технологических прорывов‚ и StyleGAN — это именно тот случай‚ когда реальность превосходит самые смелые ожидания․

Наше знакомство с StyleGAN началось несколько лет назад‚ когда мы впервые увидели демонстрации этой технологии․ Эффект был ошеломляющим․ Мы привыкли к тому‚ что искусственный интеллект может распознавать объекты‚ переводить языки или играть в шахматы‚ но создавать нечто настолько новое‚ настолько правдоподобное и эстетически совершенное – это было совсем другое дело․ Это не просто инструмент; это дверь в новую эру творчества‚ дизайна и даже философии․ Приготовьтесь‚ ведь мы собираемся вместе исследовать‚ что делает StyleGAN таким особенным‚ какие возможности он открывает и какие вопросы ставит перед нами․

---

В мире‚ где искусственный интеллект проникает во все сферы нашей жизни‚ генеративные модели занимают особое место․ Они не просто анализируют данные; они создают их․ Представьте себе художника‚ который вместо того‚ чтобы копировать реальность‚ придумывает ее с нуля‚ опираясь на свой опыт и вдохновение․ Именно так действуют генеративные модели‚ и среди них StyleGAN выделяется как один из самых ярких и талантливых "художников"․ Мы видели‚ как он рисует лица‚ пейзажи‚ объекты – и каждый раз это вызывает трепетное чувство удивления․

Прежде чем погрузиться в технические детали‚ давайте определимся с терминологией․ В основе StyleGAN лежит концепция Генеративно-Состязательных Сетей (GANs)‚ предложенная Иэном Гудфеллоу в 2014 году․ Идея проста и гениальна: две нейронные сети – Генератор и Дискриминатор – играют в игру "кошки-мышки"․ Генератор пытается создать максимально реалистичные изображения‚ а Дискриминатор пытается отличить настоящие изображения от подделок‚ созданных Генератором․ Это постоянное соревнование заставляет обе сети улучшаться‚ пока Генератор не станет настолько хорош‚ что его "подделки" неотличимы от реальности․ StyleGAN взял эту идею и довел ее до совершенства‚ добавив невероятный уровень контроля над процессом генерации․

Что Такое StyleGAN и Чем Он Отличается?

---

Итак‚ что же делает StyleGAN таким уникальным? В то время как обычные GANы могут генерировать впечатляющие изображения‚ они часто страдают от недостатка контроля․ Представьте‚ что вы просите художника нарисовать портрет‚ но не можете указать ему‚ какого цвета должны быть глаза или какой должна быть прическа․ StyleGAN решает эту проблему‚ предлагая беспрецедентный уровень "стилевого" контроля над каждым аспектом генерируемого изображения․ Мы можем буквально "внедрять" стили на разных уровнях детализации – от общих черт‚ таких как поза или освещение‚ до мельчайших деталей‚ вроде текстуры волос или морщин․

Ключевое отличие StyleGAN заключается в его инновационной архитектуре‚ которая вдохновлена стилями переноса стиля․ Вместо того чтобы просто подавать случайный вектор шума в начале генератора‚ StyleGAN использует "отображающую сеть" (mapping network)‚ которая трансформирует этот случайный вектор в промежуточное латентное пространство․ Именно из этого пространства извлекаются "стили"‚ которые затем вводятся в генератор на каждом этапе его работы․ Это позволяет нам не только создавать более качественные и разнообразные изображения‚ но и гораздо лучше понимать и контролировать‚ как именно формируется финальное изображение․ Для нас это стало настоящим открытием‚ позволяющим не просто наблюдать за процессом‚ но и активно в нем участвовать‚ пусть и на уровне параметров․

Сердце StyleGAN: Архитектура и Интуиция

---

Давайте заглянем под капот StyleGAN и разберемся‚ как эта магия работает․ Несмотря на кажущуюся сложность‚ основные идеи довольно интуитивны․ Мы увидим‚ как различные компоненты взаимодействуют‚ чтобы создать шедевр пикселей․ Понимание этих принципов позволяет нам не просто восхищаться результатом‚ но и осознанно применять их в своих проектах․

Прогрессивная Обучение (Progressive Growing)

---

Одним из первых и наиболее значимых нововведений‚ лежащих в основе StyleGAN (и фактически появившихся до него в Progressive GANs)‚ является прогрессивное обучение․ Вместо того чтобы сразу пытаться генерировать высококачественные изображения‚ Генератор начинает с очень низкого разрешения (например‚ 4×4 пикселя) и постепенно увеличивает его‚ добавляя новые слои по мере обучения․ Это похоже на то‚ как художник начинает с грубого наброска‚ а затем постепенно добавляет детали․ Мы наблюдали‚ как этот метод значительно улучшает стабильность обучения и позволяет достигать гораздо более высокого качества изображений‚ поскольку сеть сначала учится улавливать общие черты‚ а затем – мельчайшие детали․

Преимущества прогрессивного обучения очевидны․ Во-первых‚ оно стабилизирует процесс обучения‚ что является одной из самых больших проблем в работе с GANами․ Обучать сеть генерировать изображения с высоким разрешением с нуля очень сложно‚ поскольку малейшие ошибки могут привести к хаосу․ Начиная с малого‚ сеть избегает многих ловушек․ Во-вторых‚ это ускоряет обучение‚ так как на ранних этапах сеть работает с меньшими объемами данных․ В-третьих‚ это позволяет Генератору постепенно осваивать иерархию признаков: сначала общую структуру‚ затем средние детали‚ и наконец – тонкие текстуры и оттенки․ Для нас‚ это как наблюдать за ростом растения‚ которое медленно‚ но верно тянется к солнцу‚ обретая все новые и новые листья․

Пространство Скрытых Признаков (Latent Space) и Отображающая Сеть (Mapping Network)

---

В сердце StyleGAN лежит идея о том‚ что случайный входной вектор (часто называемый вектором шума или "Z-вектором") не является лучшим способом для прямого управления стилями․ Традиционно‚ этот Z-вектор подается прямо в Генератор‚ и все особенности изображения кодируются в нем․ Однако это пространство часто оказывается "спутанным"‚ то есть изменение одной координаты может повлиять на множество несвязанных признаков в изображении․ Представьте себе пульт управления‚ где одна кнопка меняет цвет глаз‚ прическу и возраст одновременно – не очень удобно‚ правда?

StyleGAN вводит инновацию: отображающую сеть (mapping network)․ Эта небольшая нейронная сеть берет наш исходный Z-вектор и трансформирует его в новое‚ промежуточное пространство‚ которое мы называем "W-пространством"․ Это W-пространство специально разработано таким образом‚ чтобы быть более "распутанным" (disentangled)‚ то есть различные измерения в нем соответствуют независимым характеристикам изображения․ Например‚ одна ось может контролировать возраст‚ другая – пол‚ третья – прическу․ Из этого W-пространства затем извлекаются "стили"‚ которые подаются в Генератор․ Это как если бы мы сначала превратили наши общие пожелания в четкие инструкции для художника․ Для нас‚ это открывает двери к гораздо более интуитивному и точному контролю над генерацией․

Внедрение Стилей (Style Injection) и Адаптивная Нормализация Инстансов (AdaIN)

---

Итак‚ у нас есть "стили" из W-пространства․ Как они попадают в Генератор? StyleGAN использует механизм‚ называемый Адаптивной Нормализацией Инстансов (AdaIN)․ Вместо того чтобы просто подавать стили в начале сети‚ они вводятся на каждом уровне Генератора․ Представьте‚ что у нас есть художник‚ который на разных этапах своей работы (набросок‚ добавление цвета‚ детализация) получает новые инструкции о стиле․ На более низких уровнях (низкое разрешение)‚ стили контролируют общие черты‚ такие как поза‚ форма лица или освещение․ На более высоких уровнях (высокое разрешение)‚ они управляют мелкими деталями‚ такими как текстура кожи‚ волосы или морщины․

AdaIN работает следующим образом: она нормализует статистические характеристики (среднее и дисперсию) активаций в каждом слое Генератора‚ а затем масштабирует и сдвигает их в соответствии с нашим "стилем" из W-пространства․ Это позволяет стилям непосредственно влиять на "визуальный стиль" изображения на разных уровнях абстракции․ Возможность смешивать стили с разных Z-векторов на разных уровнях (например‚ взять низкоуровневые стили от одного Z-вектора‚ а высокоуровневые – от другого) позволяет создавать совершенно новые‚ гибридные изображения‚ сохраняя при этом реалистичность․ Это одна из самых впечатляющих особенностей StyleGAN‚ которую мы часто демонстрируем в своих видео – возможность "обмениваться" чертами между разными сгенерированными лицами․

Шумовые Входы (Noise Inputs)

---

И последнее‚ но не менее важное – это шумовые входы․ Помимо стилей‚ StyleGAN также подает случайный шум непосредственно в каждый слой Генератора․ Зачем? Чтобы добавить стохастические вариации‚ которые не зависят от общего стиля изображения․ Представьте себе такие детали‚ как родинки‚ веснушки‚ расположение отдельных волосков или мелкие морщины․ Эти детали должны быть случайными и не должны жестко кодироваться в глобальном стиле․ Шум позволяет Генератору создавать эти мелкие‚ случайные‚ но очень реалистичные детали‚ делая каждое сгенерированное изображение уникальным и живым․ Без этого шума изображения могли бы выглядеть слишком гладкими или повторяющимися․ Мы видим‚ как шум придает каждому лицу его неповторимую "изюминку"․

Сферы Применения: От Фантастики к Реальности

---

Теперь‚ когда мы понимаем‚ как работает StyleGAN‚ давайте поговорим о том‚ что он может делать․ Возможности этой технологии поистине безграничны‚ и каждый день появляются новые‚ удивительные применения․ Мы видели‚ как StyleGAN выходит за рамки простого создания изображений и становится инструментом для творчества‚ науки и даже бизнеса․

Генерация Гиперреалистичных Изображений

---

Самое известное применение StyleGAN – это‚ конечно‚ генерация гиперреалистичных изображений․ Будь то лица людей‚ которые никогда не существовали (thispersondoesnotexist․com)‚ или изображения кошек‚ автомобилей‚ спален – StyleGAN способен создавать их с поразительной детализацией и фотореализмом․ Мы часто используем эти примеры‚ чтобы продемонстрировать мощь генеративного ИИ‚ и каждый раз видим удивление в глазах наших читателей․ Это не просто картинки; это полностью новые сущности‚ рожденные алгоритмом․

Категория	Примеры объектов	Уровень реализма	Потенциальное применение
Лица	Люди всех возрастов‚ полов‚ этнических групп	Высочайший‚ неотличим от фото	Виртуальные аватары‚ игровые персонажи‚ исследования внешности
Животные	Кошки‚ собаки‚ птицы	Очень высокий‚ натуралистичный	Создание контента‚ исследования поведения‚ анимация
Объекты	Автомобили‚ обувь‚ сумки‚ предметы мебели	Высокий‚ с сохранением деталей	Дизайн продуктов‚ каталоги‚ реклама
Пейзажи	Природные виды‚ городские ландшафты‚ интерьеры	Средний-высокий‚ зависит от сложности	Создание фонов‚ концепт-арт‚ виртуальные миры

Манипуляция Изображениями и Редактирование

---

StyleGAN не просто создает изображения; он позволяет нам манипулировать ими с беспрецедентной точностью․ Благодаря распутанному W-пространству‚ мы можем изменять конкретные атрибуты изображения‚ не затрагивая другие․ Хотите изменить возраст человека на портрете? Или его прическу? Или‚ возможно‚ добавить улыбку? StyleGAN позволяет это сделать․ Мы можем "двигаться" по латентному пространству‚ плавно переходя от одного атрибута к другому‚ создавая потрясающие анимации трансформации․

Это открывает огромные возможности для графического дизайна‚ ретуши и даже создания спецэффектов․ Например‚ дизайнеры могут использовать StyleGAN для быстрого прототипирования идей‚ изменяя черты лица модели или фон․ Художники могут исследовать новые формы самовыражения‚ создавая гибридные образы․ Мы даже видели проекты‚ где StyleGAN используется для создания "усредненных" лиц для криминалистических целей‚ или для изучения того‚ как меняется восприятие человека при изменении его черт․ Это как иметь волшебную палочку для редактирования фотографий‚ но гораздо более мощную и умную․

Перенос Стиля (Style Transfer)

---

Хотя StyleGAN не является классическим алгоритмом переноса стиля в том смысле‚ в каком мы его знаем (например‚ нейронные сети‚ переносящие стиль Ван Гога на фотографию)‚ его архитектура позволяет выполнять аналогичные задачи․ Мы можем взять "стиль" из одного изображения (например‚ цветовую палитру‚ освещение или даже текстуру) и применить его к другому сгенерированному изображению‚ сохраняя при этом его содержание․ Это достигается за счет манипуляций с промежуточными векторами стилей в W-пространстве․ Представьте‚ что вы хотите‚ чтобы все ваши рекламные изображения имели единый‚ узнаваемый "почерк" – StyleGAN может помочь в этом․

Создание Данных для Обучения (Data Augmentation)

---

Одной из самых больших проблем в машинном обучении является нехватка качественных данных․ StyleGAN может стать мощным инструментом для аугментации данных – создания синтетических‚ но реалистичных примеров для обучения других нейронных сетей․ Например‚ если у нас есть ограниченный набор изображений редких заболеваний‚ StyleGAN может сгенерировать дополнительные реалистичные примеры‚ значительно улучшая качество обучения диагностических моделей․ Мы видим в этом огромный потенциал для областей‚ где сбор реальных данных затруднен или дорог‚ например‚ в медицине‚ робототехнике или автономном вождении․ Это как иметь бесконечный источник обучающего материала‚ который можно адаптировать под свои нужды․

Искусство и Дизайн

---

StyleGAN открыл новую эру в цифровом искусстве․ Художники используют его для создания уникальных произведений‚ которые невозможно было бы создать традиционными методами․ От генерации абстрактных узоров до создания портретов несуществующих личностей – StyleGAN становится кистью в руках креаторов․ Мы видим целые выставки‚ посвященные "AI-арту"‚ где StyleGAN играет центральную роль․ Это не просто инструмент для имитации реальности; это инструмент для создания совершенно новых реальностей и эстетик․ Дизайнеры одежды могут генерировать новые фасоны‚ архитекторы – концепции зданий‚ а графические дизайнеры – уникальные шрифты и логотипы․ Границы творчества размываются‚ и это невероятно захватывающе!

Виртуальные Аватары и Персонажи

---

В мире виртуальной реальности (VR)‚ дополненной реальности (AR) и видеоигр‚ StyleGAN может революционизировать создание персонажей и аватаров․ Вместо того чтобы вручную моделировать каждого персонажа‚ разработчики могут использовать StyleGAN для быстрой генерации разнообразных и реалистичных лиц‚ тел и даже целых миров․ Это значительно ускоряет процесс разработки и позволяет создавать более детализированные и уникальные виртуальные миры․ Мы предвидим будущее‚ где каждый игрок сможет иметь по-настоящему уникальный аватар‚ созданный с помощью ИИ‚ который будет развиваться вместе с ним․

Эволюция StyleGAN: От v1 к v3

---

Технология не стоит на месте‚ и StyleGAN – яркое тому подтверждение․ От своего первого появления до последних итераций‚ он постоянно совершенствовался‚ становясь все более мощным‚ стабильным и контролируемым․ Мы следили за каждым шагом этой эволюции‚ и каждый новый релиз приносил с собой потрясающие улучшения․ Давайте кратко рассмотрим основные вехи в развитии StyleGAN․

StyleGAN v1: Революция Начинается

---

Первая версия StyleGAN‚ опубликованная в 2018 году исследователями NVIDIA‚ стала настоящим прорывом․ Именно она представила миру ключевые концепции‚ о которых мы говорили: отображающую сеть‚ AdaIN-блоки для внедрения стилей на разных уровнях и шумовые входы․ Результаты были беспрецедентными: Генератор мог создавать фотореалистичные лица‚ кошек и автомобили‚ которые было почти невозможно отличить от настоящих фотографий․ Для нас это был момент‚ когда мы поняли‚ что генеративные модели вышли на совершенно новый уровень․ Это была та искра‚ которая зажгла интерес миллионов к генеративному ИИ․

Однако StyleGAN v1 не был идеален․ Он иногда страдал от артефактов‚ особенно при интерполяции между изображениями‚ где могли появляться "водяные знаки" или неестественные текстуры․ Тем не менее‚ это был фундамент‚ на котором предстояло строить будущее․

StyleGAN v2: Улучшения и Стабильность

---

В 2019 году NVIDIA выпустила StyleGAN v2‚ который устранил многие недостатки первой версии‚ значительно улучшив качество изображений и стабильность обучения․ Ключевые нововведения включали:

• Переоценка пути восприятия (Perceptual Path Length ― PPL): Новая метрика‚ которая измеряет плавность интерполяции в латентном пространстве․ Чем ниже PPL‚ тем более плавной и естественной выглядит трансформация между двумя сгенерированными изображениями․ Это помогло уменьшить артефакты при изменении атрибутов․
• Ненасыщающая функция потерь (Non-saturating loss): Улучшенная функция потерь для Дискриминатора‚ которая предотвращает его "насыщение" и позволяет Генератору продолжать обучение даже при очень высоком качестве․
• Модифицированная архитектура Генератора: Изменения в слоях Генератора‚ включая удаление некоторых операций‚ которые могли приводить к артефактам․
• Улучшенная AdaIN: Модификации в блоках AdaIN для более эффективного внедрения стилей․

В результате StyleGAN v2 генерировал еще более качественные изображения с меньшим количеством артефактов‚ особенно "водяных знаков"‚ которые часто проявлялись в v1․ Интерполяция стала гораздо более плавной и убедительной․ Для нас‚ это означало‚ что мы могли создавать более сложные анимации и трансформации‚ не опасаясь внезапных искажений;

StyleGAN v3: Непрерывность и Анимация

---

Последняя на данный момент итерация‚ StyleGAN v3 (представленная в 2021 году)‚ сосредоточилась на устранении так называемых "артефактов алиасинга" (aliasing artifacts) и улучшении эквивариантности․ Что это значит? Если вы когда-либо видели‚ как сгенерированное StyleGAN изображение "прыгает" или "мерцает" при небольшом изменении положения камеры или масштаба‚ это и есть алиасинг․ StyleGAN v3 борется с этим‚ внедряя:

• Эквивариантность (Equivariance): Модель учится генерировать изображения таким образом‚ чтобы небольшие сдвиги или повороты в латентном пространстве приводили к соответствующим‚ плавным и реалистичным сдвигам или поворотам в сгенерированном изображении․ Это критически важно для создания видео и анимации‚ где движение должно быть непрерывным и естественным․
• Модифицированные операции: Внедрение новых операций‚ таких как сглаживание и фильтрация‚ для борьбы с алиасингом на каждом уровне генерации․

StyleGAN v3 значительно улучшил способность генерировать плавные анимации и видео‚ открывая двери для создания динамического контента‚ а не только статических изображений․ Мы были поражены‚ увидев‚ как лица теперь могут плавно поворачиваться‚ а выражения – меняться без каких-либо неприятных "скачков"․ Это важный шаг к более интерактивным и динамичным генеративным системам․

Этические Аспекты и Вызовы

---

Как и любая мощная технология‚ StyleGAN несет в себе не только огромные возможности‚ но и серьезные этические вызовы․ Мы‚ как блогеры‚ считаем своим долгом не только рассказывать о преимуществах‚ но и поднимать важные вопросы‚ которые возникают при использовании таких инструментов․

1. Глубокие фейки (Deepfakes): Пожалуй‚ самый известный и тревожный аспект․ StyleGAN может быть использован для создания чрезвычайно убедительных поддельных изображений и видео‚ на которых люди говорят или делают то‚ чего они никогда не делали․ Это поднимает серьезные вопросы о дезинформации‚ репутационном ущербе‚ шантаже и манипуляции общественным мнением․ Мы должны быть бдительны и развивать технологии для обнаружения таких подделок․
2. Вопросы авторского права: Кому принадлежат права на изображение‚ сгенерированное ИИ? Если StyleGAN обучен на тысячах работ художников‚ можно ли считать его "оригинальным" творцом? Это сложный вопрос‚ на который пока нет однозначного ответа‚ и он требует активного обсуждения в юридическом и художественном сообществах․
3. Предвзятость данных (Bias): Если StyleGAN обучается на наборе данных‚ который содержит предвзятость (например‚ большинство лиц в нем принадлежат к одной этнической группе или имеют определенные черты)‚ то и сгенерированные им изображения будут отражать эту предвзятость․ Это может привести к недостаточному представлению определенных групп или даже к усилению стереотипов․ Мы всегда подчеркиваем важность использования разнообразных и сбалансированных наборов данных․
4. Понимание реальности: Когда мы видим идеально реалистичные изображения‚ которые‚ как мы знаем‚ не настоящие‚ это может влиять на наше восприятие реальности․ Где проходит граница между подлинным и синтетическим? Это фундаментальный философский вопрос‚ который будет становиться все более актуальным по мере развития генеративных технологий․

Наш Взгляд в Будущее: Что Дальше для StyleGAN и Генеративных Моделей?

---

Будущее генеративных моделей‚ и StyleGAN в частности‚ выглядит невероятно захватывающим․ Мы видим несколько ключевых направлений развития‚ которые обещают принести еще больше инноваций:

• Интеграция с другими AI-моделями: StyleGAN‚ вероятно‚ будет все больше интегрироваться с другими типами ИИ‚ такими как модели обработки естественного языка (NLP) и модели для создания 3D-объектов․ Представьте себе возможность описать желаемого персонажа текстом‚ а затем получить его 3D-модель или видео‚ сгенерированное StyleGAN․
• Генерация видео в реальном времени: StyleGAN v3 уже сделал большие шаги в направлении плавных анимаций․ Следующий логичный шаг – генерация полноценных‚ высококачественных видео в реальном времени․ Это может революционизировать кинопроизводство‚ игровую индустрию и создание контента для социальных сетей․
• Интерактивные инструменты дизайна: Мы ожидаем появления более интуитивных и мощных инструментов‚ которые позволят дизайнерам и художникам "рисовать" с помощью StyleGAN‚ мгновенно генерируя варианты и манипулируя ими в реальном времени․ Это будет похоже на работу с "живыми" пикселями‚ которые реагируют на ваши команды․
• Этические рамки и обнаружение фейков: Одновременно с развитием технологий генерации‚ будут развиваться и методы их обнаружения․ Мы увидим новые стандарты и регуляции‚ направленные на ответственное использование генеративного ИИ‚ а также инструменты для верификации контента․

Мы уверены‚ что StyleGAN и его преемники продолжат удивлять нас своими возможностями․ Это не просто инструмент для создания красивых картинок; это катализатор для нового витка человеческого творчества и инноваций․ Мы стоим на пороге эры‚ где каждый сможет стать творцом невероятных цифровых миров․

---

Наше путешествие по миру StyleGAN подошло к концу‚ но оно лишь начало нашего разговора о будущем генеративного ИИ․ Мы увидели‚ как эта удивительная технология‚ начиная от базовой идеи GANов и заканчивая сложными архитектурными решениями‚ такими как отображающие сети и AdaIN‚ перевернула наше представление о том‚ что может создавать машина․ От гиперреалистичных лиц до инструментов для дизайнеров и художников – StyleGAN открыл двери в новую эру цифрового творчества․

Мы‚ как блогеры‚ всегда стремимся не только информировать‚ но и вдохновлять․ И StyleGAN – это именно та технология‚ которая заставляет нас мечтать о будущем․ Она показывает‚ что границы между человеком и машиной‚ между творчеством и алгоритмом‚ становятся все более размытыми․ Это одновременно и захватывающе‚ и немного пугающе‚ но одно можно сказать точно: скучно нам точно не будет․ Продолжайте исследовать‚ задавать вопросы и творить – ведь именно так мы формируем будущее․ Мы с нетерпением ждем‚ что принесет нам следующий виток развития генеративных моделей‚ и обязательно поделимся этим с вами․

Подробнее

Что такое GAN?	Архитектура StyleGAN	Генерация лиц AI	Применение StyleGAN	StyleGAN v2 отличия
Латентное пространство StyleGAN	Этические вопросы AI	Искусство с помощью AI	Deepfakes и StyleGAN	Будущее генеративных моделей