Фото людей которых не существует компьютерная графика
Generated.photos позволяет вам сгенерировать фотографию несуществующего человека. Генерация произвольных реалистичных лиц с помощью ИИ. Все портреты модельные. Вы можете генерировать необходимые вам фотографии в онлайне и использовать их в коммерческих целях.
Тема не нова, проект существует давно, но иногда очень полезен для определенных задач. Я бы сказал это единственный профессиональный инструмент для работы с генерированными ИИ лицами для коммерческих проектов.
Генерируйте фотографии людей любого возраста, пола и разного этнического происхожденияЧем же хорош этот генератор?
- Профессиональное освещение, камеры и макияж.
- Профессиональная команда: от фотографов до инженеров машинного обучения.
- Разнообразие: демография, мимика и позы.
- Большое количество фильтров и разных категорий.
- Высокое качество.
От приложений, которые помогают людям проверять слепоту, до журналистов, защищающих личные данные, или даже корпоративных компаний, которые хотят продемонстрировать свое программное обеспечение клиентам.
- Игровая индустрия.
- Анонимность в сети.
- Арт-проекты.
- Коммерческий сегмент.
- Научные исследования.
- Дизайн.
Используя сгенерированное лицо, вы можете быть спокойны за авторское право и не обязаны будете выплачивать дивиденты человеку до конца жизни.
В UI-дизайне этот сервис можно использовать в качестве аватар для проекта.
Проект построен на решении StyleGAN, код которого компания Nvidia опубликовала в открытый доступ на GitHub. При каждом заходе на страницу создается реалистичный портрет человека. При этом все лица уникальны и ни разу не повторяются.
🙏🏻 Благодарю за внимание. Надеюсь этот материал был полезен для тебя.⚡ Не забудь подписаться на Email рассылку с лучшими материалами и на мой Facebook / Instagram / Telegram
Автор: Комаров Егор / Источник
Все это выглядит очень неплохо, но не могу придумать реально выгодного применения дальше, чем для сервиса ботоводов в образной телеге.
Кейс, описанный в статье, - норм, но много денег вряд ли принесет. Но самому очень интересно, какие еще могут быть варианты.
Привет, я — основатель. Хороший вопрос, который часто задают журналисты (Washington Post, BBC, New York Times, etc.)
В основном — это датасеты для машинного обучения. Сложно создать _сбалансированный_ датасет, где одновременно:
* 50% взрослых, 25% детей, 25% стариков
* По столько-то процентов разных национальностей
* По столько-то процентов эмоций, итд.
Кроме того, их используют для исследований. Например, один университет в Техасе показывает разные лица с разными утверждениями и выясняет, какие из лиц вызывают доверие.
Люди, как правило, не задумываются о влиянии, которое нейронные сети оказывают на нашу жизнь, потому что обычно мы видим результат их работы, а не "лицо" нейронной сети. Возможно, именно поэтому генератор поддельных фотографий стал главной темой обсуждения в течение нескольких недель в средствах массовой информации, посвященных технологиям, в конце 2020 года. Не все смогли догадаться, что ИИ может за пару секунд сгенерировать реалистичное лицо несуществующего человека. Поддельные портреты выглядят очень реалистично, и это пугает. Если ИИ может создавать для себя лица и может писать тексты, как настоящие люди, то что будет дальше?
Генератор фальшивых лиц несуществующих людей
Речь идет о веб-сайте thispersondoesnotexist.com ("этот человек не существует точка com") и собираются рассказать об истории и областях применения. Способ работы генератора будет объяснен далее.
Генератор лиц ИИ работает на базе StyleGAN, нейронной сети от Nvidia, разработанной в 2018 году. GAN состоит из 2 конкурирующих нейронных сетей, одна из которых что-то генерирует, а вторая пытается определить, являются ли результаты реальными или генерируются первой. Обучение заканчивается, когда первая нейронная сеть начинает постоянно обманывать вторую.
Интересным моментом является то, что создание фотографий несуществующих людей было побочным продуктом: основной целью было научить ИИ распознавать фальшивые лица и лица в целом. Компании это было необходимо для повышения производительности своих видеокарт за счет автоматического распознавания лиц и применения к ним других алгоритмов рендеринга. Однако, поскольку
код StyleGAN находится в открытом доступе, инженер Uber смог взять его и создать генератор случайных лиц, который потряс Интернет.
О генераторе
Для пользователя все работает очень просто. Как только вы попадаете на сайт, генерируется случайное лицо. Вы можете скачать картинку, если хотите. Обновите страницу, если вам не нравится человек, с которым вы встречаетесь. Если вы видите то же самое лицо, просто подождите пару секунд и снова обновите страницу. На веб-сайте показаны результаты работы генератора (которые обновляются каждые 2-3 секунды), а не сам генератор.
Как распознать изображение фальшивого человека
Почти невозможно распознать изображение фальшивого человека. ИИ настолько развит, что 90 % подделок не распознаются обычным человеком, а 50 % не распознаются опытным фотографом. Услуг по распознаванию не существует. Иногда нейронная сеть допускает ошибки, из-за чего появляются артефакты: неправильно изогнутый узор, странный цвет волос и так далее.
Единственное, что вам нужно сделать, это присмотреться повнимательнее: системы визуальной обработки у людей намного сильнее, чем у компьютеров, поэтому подделку можно распознать по обнаружению.
Джевин Уэст и Карл Бергстром создали веб-сайт под названием “Какое лицо настоящее”, который нацелен на то, чтобы научить людей быть более аналитичными в отношении потенциально ложных портретов. Прежде чем делать предположения о том, что человек на фотографии существует, необходимо рассмотреть несколько вещей.
Одна из наиболее распространенных - симметричные проблемы, в частности очки и серьги.
Такие же неровные проблемы с зубами тоже довольно распространены. Ищите странные характеристики, такие как пиксели и повторяющиеся резцы. Накладные волосы, в общем, могут казаться с некоторым свечением вокруг них или выглядеть слишком прямыми и с прожилками, опять же, с видимой асимметрией.
Внимательно изучите предысторию. Если это подделка, она может включать необычные искажения форм и линий или иметь рваный внешний вид в целом. Кровотечение происходит в ярких цветах, которые выделяются на фоне головы фальшивого человека.
Еще одной отличительной особенностью алгоритма NVIDIA “StyleGAN" являются глянцевые “пятна воды”.
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.
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.
Другие опробовали исходный код Nvidia на кошках.
У кого-то получилось не так изящно.
Некоторые решили «поиграться со шрифтом».
А кто-то пропустил через алгоритм целую библиотеку мировой живописи.
Любители современного стрит-арта поэкспериментировали с граффити.
Через алгоритм пропустили даже архитектурные изображения.
We got our first result for training StyleGAN with gothic architecture dataset of
Один из пользователей решил с помощью алгоритма заставить улыбнуться Дональда Трампа.
Автор одного из аккаунтов рассказал, что загрузил фотографию несуществующей девушки через сервис по поиску похожих лиц. Как ни странно, сервис нашел несколько девушек.
Знаете, что объединяет девушку, кота и 2D-тян на этой картинке? Их не существует.
В середине февраля разработчик Филипп Ванг запустил сайт «Этого человека не существует», на котором раз в несколько секунд нейросети генерируют вымышленное лицо человека. В основе технологии лежит алгоритм StyleGAN, разработанный Nvidia. Всего алгоритма два: один занимается генерацией изображения, а другой — проверкой реалистичности. За счёт этого разработчику удалось избежать эффекта «зловещей долины». С каждым обновлением страницы сайта генератор создаёт новые лица.
Вскоре создатель оригинального сайта запустил ещё один — про котов. С домашними животными алгоритм справляется намного хуже — пожалуй, даже к лучшему, что их не существует на самом деле. Как и в случае с людьми, нейросеть создаёт новое изображение каждый раз при обновлении страницы.
В интервью изданию Inverse Ванг признал ошибки алгоритма.
Я сделал сайт, потому что дети с Reddit предлагали мне за это деньги. Но я запустил сервис бесплатно. Генератор получился не очень хорошим, но с большим объёмом данных для тренировки нейросети мы можем получить бесконечное количество котов и собак.
Вскоре у Ванга появились последователи, которые запустили ещё один сервис — «Этой вайфу не существует». Нейросеть не только создаёт правдоподобный рисунок героини из аниме, но и придумывает ей историю. Как и в случае с котами, иногда изображения получаются удачными, а иногда не очень.
Нейросети: что это такое и как работает
Нейронные сети уже опознают людей по фотографиям, водят автомобили и совершают научные открытия. При этом не все понимают, что же это такое.
Читайте также: