211service.com
Šie neįtikėtinai tikroviški netikri veidai parodo, kaip algoritmai dabar gali sumaišyti mus
Aukščiau pateikti veidai neatrodo ypač nuostabūs. Jie gali būti lengvai paimti iš, tarkime, „Facebook“ ar „LinkedIn“. Iš tikrųjų jie buvo susapnuoti naudojant naujo tipo AI algoritmą.
Nvidia tyrėjai paskelbė išsamią informaciją apie metodą, kaip sukurti visiškai įsivaizduojamus netikrus veidus su stulbinančiu, beveik klaikus tikroviškumu (čia popierius ).
Tyrėjai Tero Karras, Samuli Laine ir Timo Aila sugalvojo naują būdą sukurti generatyvų priešininkų tinklą arba GAN.
GAN naudoja du dvikovos neuroninius tinklus, kad kompiuteris išmoktų pakankamai gerai išmokti duomenų rinkinio prigimtį, kad sukurtų įtikinamus padirbinius. Taikant vaizdus, tai suteikia galimybę sukurti dažnai labai tikrovišką padirbinėjimą. Tie patys Nvidia mokslininkai anksčiau naudojo šią techniką kurdami dirbtinės įžymybės (skaitykite mūsų GAN išradėjo Iano Goodfellow profilį).
„Nvidia“ gamina kompiuterių lustus, kurie yra labai svarbūs dirbtiniam intelektui, tačiau bendrovė taip pat samdo daugybę programinės įrangos inžinierių, kad sukurtų naudingus įrankius ir eksperimentuotų su naujais aparatinės įrangos naudojimo būdais.
„Nvidia“ netikri įžymybių veidai (dvi viršutinės eilutės), o apačioje – nauji, tikroviškesni netikri veidai. Nvidia
Toliau pateiktose nuotraukose parodyta, kiek patobulintas naujasis darbas.
Naujausiame darbe mokslininkai įkvėpimo sėmėsi iš technikos, žinomos kaip stiliaus perkėlimas sukurti savo GAN iš esmės kitaip. Tai leido jų algoritmui nustatyti skirtingus veido elementus, kuriuos mokslininkai galėjo valdyti.
KAM vaizdo įrašą tyrėjų sukurtas metodas parodo, kaip šis metodas taip pat gali būti naudojamas žaidžiant ir permaišant įvairius elementus, tokius kaip amžius, rasė, lytis ar net strazdanos.
Tai tikrai atrodo kaip dar vienas didelis kokybės šuolis GAN, sako Mario Klingemannas , menininkas ir programuotojas, kuris savo darbuose naudoja GAN. Jis taip pat atrodo nuostabiai valdomas, kitaip nei iki šiol GAN, kur jūs turite eksperimentiškai išsiaiškinti, kaip nukreipti rezultatus tam tikra linkme (pvz., priversti veidą nusišypsoti ar pasenti).
Klingemannas sako, kad nori susipažinti su kodu ir eksperimentuoti su juo meniniais tikslais. Man labai įdomu sužinoti, kaip priversti tą modelį daryti „neteisingus“, – sako jis.
Tikėtina, kad GAN pakeis vaizdo žaidimų ir specialiųjų efektų generavimo būdą. Šis metodas gali sukurti tikroviškas tekstūras ar simbolius pagal poreikį. „Nvidia“ neseniai parodė projektą, kuris naudoja GAN, kad vairavimo žaidime realiuoju laiku būtų sintezuojamas objektų išvaizda scenose.
„Adobe“ taip pat turi projektas, kuriame naudojami GAN pagerinti vaizdų tikroviškumą po to, kai jais buvo manipuliuojama, pašalinant artefaktus, kuriuos galima lengvai įvesti. GAN taip pat gali būti naudojami pablogėjusiems vaizdams ar vaizdo įrašams paryškinti.
Tačiau darbas taip pat yra ryškus pavyzdys, kaip mašininio mokymosi pažanga atveria visas naujas klastojimo galimybes. Apie tai, kad vaizdo įrašų klastojimas gali pakenkti politiniam diskursui, šių metų pradžioje rašėme specialiame politikai skirtame numeryje (dar kartą žr. „Netikra Amerika puiki“).