Несуществующих людей фото – Сможете ли вы отличить настоящего человека от ненастоящего? Задание сложнее, чем кажется на первый взгляд

alexxlab
alexxlab
17.09.2020

Дизайнеры собрали датасет из 100 тысяч сгенерированных нейросетью лиц

Generated Photos

Разработчики SaaS-сервиса Icons8 представили Generated Photos — открытый датасет из 100 тысяч изображений лиц несуществующих людей, сгенерированных нейросетью. Для обучения алгоритма они использовали 29 тысяч снимков специально нанятых моделей. Предполагается, что фотографии будут использоваться для рекламных кампаний и презентаций, сообщается в блоге компании.

Первый успешный прототип системы, которая генерирует реалистичные изображения лиц несуществующих людей представила компания NVIDIA осенью 2017 года. В основе такой системы лежат генеративно-состязательные нейросети, а особенность его заключалась в постепенном наращивании качества изображений, что в итоге приводило к высокой детализации и натуральности полученных на изображениях лиц.

С тех пор технологии создания лиц несуществующих людей улучшались и стали массово использоваться разработчиками: Филипп Ванг из компании Uber, к примеру, этой зимой запустил довольно известный сайт thispersondoesnotexist, который при обновлении генерирует новое изображение.

Качественная работа таких алгоритмов обеспечивается огромным массивом данных в обучающей выборке, для чего автоматически собираются изображения лиц людей. Проблема такого метода заключается в том, что фотографии могут быть защищены авторскими правами или просто нежеланием людей участвовать в обучении алгоритма. Кроме того, фотографии, на который алгоритмы обучаются, чаще всего сделаны с разных ракурсов и с разным уровнем освещения, что может снизить качество готового снимка.

Эти проблемы разработчики из Icons8 решили, наняв 69 моделей: алгоритм (компания не сообщает, какую нейросетевую модель они выбрали для обучения) обучен на 29 тысячах их фотографий. В итоге разработчикам удалось собрать датасет из 100 тысяч качественных изображений лиц несуществующих людей. 


Generated Photos находится в открытом доступе: авторы проекта предполагают, что его будут применять в рекламе, копирайтинге и прочих сферах, где необходима визуальная информация. Не исключено, что сторонним разработчикам он поможет в обучении алгоритмов, для которых необходимы масштабные датасеты с человеческими лицами. Скачать датасет можно на официальном сайте проекта.

Нанимать моделей для создания датасетов — практика не такая распространенная, но довольно эффективная: разработчики могут получить «чистые» данные с нужно расставленным светом и ракурсом и необходимой детализацией. Этим недавно воспользовалась компания Facebook: они создали датасет из видео с наложенными на актеров лицами моделей, который будет использоваться для разработки методов борьбы с дипфейками.

Елизавета Ивтушок

нейросеть создает лица, которых никогда не существовало

Американский разработчик графических процессоров Nvidia 10 февраля представил алгоритм StyleGAN, который с помощью нейросетей может создавать новые изображения. Компания опубликовала исходный код алгоритма в открытом доступе, чтобы все желающие могли «натренировать» его на собственном компьютере.

Алгоритм StyleGAN позволяет создавать несуществующие лица, используя при этом черты лиц реальных людей. Все атрибуты, например, улыбку, морщины и волосы он подгоняет в соответствии с нужным полом и возрастом человека на картинке.

Через несколько дней программист Uber Филлип Ванг на базе разработок Nvidia создал сайт ThisPersonDoesNotExist, который моментально генерирует лица людей, которых не существует. «Я решил покопаться в собственных карманах и повысить осведомленность общества о такой технологии», — написал он в своем фейсбуке.

Untitled-1.jpg

Фотография:

This Person Does Not Exist

Программист отметил, что человеческий мозг способен распознавать лица людей лучше любых других образов.«Поэтому я использовал именно эту предварительную модель», — рассказал он, отметив, что разработчики также представили модели для генерирования изображений кошек, автомобилей и спален.

При переходе по ссылке не экране сразу появляется лицо несуществующих женщины и мужчины. Чтобы получить новое изображение, нужно обновить страницу браузера. Несмотря на то, что полученные персонажи действительно выглядят как обычные люди, некоторые изображения получились не очень реалистичными.

Тем не менее план Ванга сработал: благодаря его сервису кодом Nvideo заинтересовалось множество интернет-пользователей. При этом алгоритм они применяли по отношению к самым разным картинкам — от изображения котов до анимэ-персонажей.

Один из пользователей твиттера поделился роликом о том, как алгоритм справился с обработкой анимэ-героев.

StyleGANのアニメキャラクター生成.すごい pic.twitter.com/ALd675mjLL

— Ryobot | りょぼっと (@_Ryobot) 12 февраля 2019 г.

Другие опробовали исходный код Nvidia на кошках.

The new StyleGAN code is super neat. You can cross-breed latent vectors to get a sort of style transfer effect. pic.twitter.com/TXWzcZjai9

— Gene Kogan (@genekogan) 6 февраля 2019 г.
У кого-то получилось не так изящно.

i like these very artsy cats#StyleGAN #GanCats pic.twitter.com/z1bGtICpn3

— Janelle Shane (@JanelleCShane) 6 февраля 2019 г.

Некоторые решили «поиграться со шрифтом».

#LatentFonts as the next iteration of #VariableFonts? Tried #StyleGAN on a 50k fonts dataset collected by @fulhack — Now I’m stuck watching this loop pic.twitter.com/UKCexhJKiF

— Cyril Diagne (@kikko_fr) 13 февраля 2019 г.

А кто-то пропустил через алгоритм целую библиотеку мировой живописи.

On random interpolation, the truncated latent space also looks surprisingly continuous & morphologically coherent. pic.twitter.com/4d55xylLyU

— Cyril Diagne (@kikko_fr) 11 февраля 2019 г.

Любители современного стрит-арта поэкспериментировали с граффити.

The model is getting better at hallucinating more colorful graffiti. #styleGAN #graffiti #ai #art pic.twitter.com/qFUX6SHEMC

— Pinar Yanardag (@PINguAR) 15 февраля 2019 г.

Через алгоритм пропустили даже архитектурные изображения.

We got our first result for training StyleGAN with gothic architecture dataset of ~80k hand picked images. Really exciting! pic.twitter.com/ijpVHOpe9z

— Refik Anadol (@refikanadol) 9 февраля 2019 г.

Один из пользователей решил с помощью алгоритма заставить улыбнуться Дональда Трампа.

«StyleGAN encoder, from real images to latent representation»
Make Trump smile again
The latent representation of the encoder can be moved along some direction in latent space, e.g. «smiling direction» and transformed back into images by generator.
Link: https://t.co/5AfQNYMark pic.twitter.com/UFxXiWJbD8

— Alfredo Canziani (@alfcnz) 13 февраля 2019 г.

Автор одного из аккаунтов рассказал, что загрузил фотографию несуществующей девушки через сервис по поиску похожих лиц. Как ни странно, сервис нашел несколько девушек.

К-к-комбо! Прогнал через searchface несуществующее лицо из StyleGAN! pic.twitter.com/pWhBduWl4W

— Semen Nifontov (@SemenNifont) 15 февраля 2019 г.

Нейросеть научили придумывать качественные фотографии несуществующих людей

Tero Karras FI / YouTube

Специалисты из компании NVIDIA разработали нейросетевой алгоритм для генерации реалистичных изображений. В частности, программа на основе генеративно-состязательной нейросети создает портреты. Одна из основных особенностей алгоритма заключается в том, что обе нейросети наращивали количество слоев и разрешение изображения постепенно, что позволило достичь высокого качества деталей на конечных изображениях. Разработка будет представлена на конференции ICLR 2018, а посвященная ей статья опубликована на сайте NVIDIA.

Нередко в нейросетевых проектах, создающих или обрабатывающих изображения, используют генеративно-состязательные нейросети. Они состоят из двух нейросетей: одна из них занимается непосредственно созданием или изменением изображения, а вторая оценивает получившийся результат, сравнивая его с эталонами. За счет такой «гонки качества» сети постоянно улучшают создание и оценку изображений, в результате чего качество конечных изображений растет.

Ранее такой тип нейросетей использовали и для манипуляций с фотографиями лиц, к примеру, для создания портретов из набросков лиц, или превращения женских лиц в мужские и наоборот, но качество таких изображений было невысоким. Специалисты из исследовательского подразделения NVIDIA научились создавать таким методом качественные изображения с большим количеством деталей и разрешением, изменив подход к обучению такого типа нейросетей. Они решили постепенно наращивать разрешение изображений, создаваемых нейросетью. Использованная ими схема подразумевает, что разрешение изображения одновременно увеличивается у генератора и дискриминатора (часть, отвечающая за оценку изображения генератора), и таким образом они зеркальны другу.

Схема работы нейросети и наращивания разрешения

Tero Karras et al. / ICLR 2018

В качестве тренировочных данных исследователи взяли несколько больших открытых наборов размеченных данных: датасет CELEBA, содержащий множество фотографий знаменитостей, набор данных LSUN с фотографиями комнат, и CIFAR10, содержащий разные типы изображений. Исследователи смогли с помощью большого объема данных и постепенного роста изображения получить нейросеть, которая умеет создавать изображения людей с большим количеством деталей и разрешением 1024 на 1024 пикселя.


Также исследователи опубликовали часовое видео, иллюстрирующее работу алгоритма:


Ранее генеративно-состязательные нейросети научили и другим интересным манипуляциям с изображения, к примеру, создавать из одной фотографии в короткое видео, показывающее как будут развиваться события в ближайшие мгновения, или превращать картины известных художников в фотографии и наоборот.

Григорий Копиев

Фотографии не существующих людей

Ниже представлены фотографии не существующих реально людей. В это почти невозможно поверить, но это так. С помощью передовой искусственной нейронной сети «StyleGAN» создаются фотографии не существующих людей. Но на этих фотоснимках люди кажутся настоящими.

На сайте thispersondoesnotexist.com находится очень много подобных фотоснимков. На ресурсе можно увидеть снимки не существующих мужчин и женщин, детей и стариков.

Фотографии не существующих людей

Искусственная нейросеть – это особая математическая модель, которая построена по принципу, по которому работают нервные клетки. Это продвинутый искусственный интеллект, который имитирует мыслительные процессы людей и имеет своеобразное воображение.

От авторов проекта самообучающаяся программа получила множество фотографий людей, существующих реально. Потом нейросети стало ясно, как выглядят люди, различающиеся полом, возрастом и нацией, и она стала заниматься созданием фотографий несуществующих людей. На большинстве фотоснимков люди получаются даже очень красивые.

Конечно, при рассматривании этих изображений попадаются и жуткие физиономии. Например, можно увидеть личико малыша, у которого желтые старческие зубы, лицо хрупкой девушки, имеющей массивный мужской подбородок, лицо мужчины с глазами, расположенными несимметрично относительно носа.

По мнению большинства пользователей интернета, если долго смотреть фотографии, сделанные искусственным интеллектом, то можно быстрее найти погрешности в лицах людей. Видимо, ИИ не может быстро делать снимки качественными, либо человеческий мозг со временем лучше распознает обман.

Некоторым специалистам не нравится такое новшество. Они считают, что странный сайт может быть использован для того, чтобы заинтересованные лица создавали липовые странички в социальных сетях или подделывали документы.

Поделитесь в вашей соцсети👇
ДРУГИЕ НОВОСТИ

 

 

Странные люди (98 фото)

Не такие, как все.

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

 

Странные люди (98 фото)

Этот AI создает лица людей, которые не существуют

Вместо того, чтобы искать идеальную модель для фотосессии фотографы будущего смогут генерировать их с помощью искусственного интеллекта. Нейронные сети сейчас уже могут создавать портреты вымышленных людей.

NVIDIA недавно опубликовала статью о своей системе, которая использует две нейронные сети — одна создаёт вещи, а другая оценивает их. Эти алгоритмы способны генерировать искусственные «фотографии», которые выглядят как реальные люди.

Для своего проекта NVIDIA обучила систему на множестве фотографий знаменитостей, вследствие чего искусственный интеллект смог создавать портреты людей, которые не существуют.

Вот 6-минутное видео, которое показывает больше примеров того, на что способна эта нейронная сеть:

В дополнение к лицам, нейронная сеть может также генерировать «фотографии» объектов и сцен.

«Несмотря на то, что качество наших результатов уже высокое, ещё предстоит сделать очень многое, чтобы добиться истинного фотореализма», говорят исследователи. «Тем не менее, мы считаем, что убедительный реализм может быть в пределах досягаемости.»

Следите за новостями: Facebook, Вконтакте и Telegram

comments powered by HyperComments
Разное

Отправить ответ

avatar
  Подписаться  
Уведомление о
©2020 Все права защищены.
Разрешено любое использование текстовых материалов сайта, с указание авторства и активной ссылки на сайт gnucash.ru.