211service.com
Šīs neticami reālistiskās viltus sejas parāda, kā algoritmi tagad var mūs sajaukt
Iepriekš minētās sejas nešķiet īpaši ievērojamas. Tos var viegli iegūt, piemēram, no Facebook vai LinkedIn. Patiesībā tos izsapņoja jauna veida AI algoritms.
Nvidia pētnieki publicēja detalizētu informāciju par metodi, kā izveidot pilnīgi iedomātas viltus sejas ar satriecošu, gandrīz biedējošu reālismu (šeit ir papīrs ).
Pētnieki Tero Karras, Samuli Laine un Timo Aila nāca klajā ar jaunu veidu, kā izveidot ģeneratīvu pretinieku tīklu jeb GAN.
GAN izmanto divus divkāršus neironu tīklus, lai apmācītu datoru pietiekami labi apgūt datu kopas būtību, lai radītu pārliecinošus viltojumus. Lietojot uz attēliem, tas nodrošina veidu, kā ģenerēt bieži ļoti reālistisku viltojumu. Tie paši Nvidia pētnieki iepriekš ir izmantojuši šo paņēmienu, lai izveidotu mākslīgās slavenības (lasiet mūsu GAN izgudrotāja Iana Gudfelova profilu).
Nvidia ražo datoru mikroshēmas, kas ir ļoti svarīgas mākslīgajam intelektam, taču uzņēmums arī nodarbina programmatūras inženieru armiju, lai izstrādātu noderīgus rīkus un eksperimentētu ar jauniem aparatūras izmantošanas veidiem.
Nvidia viltus slavenību sejas (divas augšējās rindas) un tās jaunās, reālistiskākas viltotās sejas zemāk. Nvidia
Tālāk esošie attēli parāda, cik liels ir jaunais darbs.
Jaunākajā darbā pētnieki smēlušies iedvesmu no tehnikas, kas pazīstama kā stila pārnešana uzbūvēt savu GAN principiāli savādākā veidā. Tas ļāva viņu algoritmam identificēt dažādus sejas elementus, kurus pētnieki varēja kontrolēt.
UZ video pētnieku izstrādātais parāda, kā šo pieeju var izmantot arī dažādu elementu, piemēram, vecuma, rases, dzimuma vai pat vasaras raibumu, spēlēšanai un remiksēšanai.
Tas noteikti šķiet kā vēl viens liels kvalitātes lēciens GAN, saka Mario Klingemans , mākslinieks un kodētājs, kurš savā darbā izmanto GAN. Šķiet, ka tas ir arī pārsteidzoši vadāms, atšķirībā no GAN līdz šim, kur jums ir eksperimentāli jāizdomā, kā virzīt rezultātus noteiktā virzienā (piemēram, likt sejai pasmaidīt vai novecot).
Klingemans saka, ka viņš ļoti vēlas iepazīties ar kodu un eksperimentēt ar to mākslinieciskos nolūkos. Viņš saka, ka esmu ļoti ieinteresēts uzzināt, kā likt šim modelim darīt “nepareizas” lietas.
GAN, visticamāk, mainīs videospēļu un specefektu ģenerēšanas veidu. Šī pieeja var radīt reālistiskas faktūras vai rakstzīmes pēc pieprasījuma. Nvidia nesen parādīja projektu, kas izmanto GAN, lai braukšanas spēlē reāllaikā sintezētu objektu izskatu ainās.
Adobe arī ir projekts, kas izmanto GAN lai uzlabotu attēlu reālismu pēc tam, kad ar tiem ir veiktas manipulācijas, noņemot artefaktus, kurus var viegli ieviest. GAN var izmantot arī, lai padarītu asākus bojātus attēlus vai video.
Taču darbs ir arī spilgts piemērs tam, kā mašīnmācības sasniegumi rada visa veida jaunas viltošanas iespējas. Šī gada sākumā mēs rakstījām par to, ka video viltošana var kaitēt politiskajam diskursam, īpašā politikai veltītā izdevumā (atkārtoti skatiet Fake America Great ).