Публикации по теме 'deepfakes'


Создание реалистичных дипфейков с DeepFaceLab
Введение в самый популярный инструмент глубокого подделки с открытым исходным кодом За последние несколько лет впечатляющие достижения в области машинного обучения дали нам ужасающую способность выполнять фотореалистичные манипуляции с видео с помощью техники, известной как DeepFaking . Базовая технология, отвечающая за этот метод, находится в Generative Adversarial Networks (GAN) , - новом классе фреймворка машинного обучения, впервые предложенном Яном Гудфеллоу и его коллегами..
«DeepFakes» между развлечением и дезинформацией
Технологии развиваются с искусственным интеллектом во главе, и это порождает появление других явлений. Случай с Deepfakes — хороший тому пример. Что такое дипфейки? Их название происходит от комбинации глубокого обучения + фейков и в основном состоит из манипулирования человеческими лицами в видео с использованием искусственного интеллекта. Как и все новые разработки, она вызывает удивление и опасения. Они родились как шутки, в которых мы могли видеть, как Барак Обама или..
Углубляясь в Deepfakes
В наши дни в условиях пандемии слишком скучно, не правда ли? Но, слава богу, у нас есть смартфоны с самыми интересными платформами социальных сетей, на которых мы можем проводить много времени в течение дня и оставаться вовлеченными. Разнообразный контент, загружаемый в виде фотографий, видео и коротких видеороликов, приятно смотреть и стал для большинства людей увлечением. Людям нравится прокручивать свои каналы и изучать различный контент, загружаемый людьми со всего мира по..
Неврология дипфейков
Почему наш мозг заставил нас обмануть Deepfakes - и что мы можем сделать, чтобы дать отпор. Сделать фальшивых людей легко. Ну, не совсем - для этого требуются знания новейших методов машинного обучения, серверов, оборудования для обработки графики и около 1 миллиона обучающих изображений. Вы должны научить сложную компьютерную сеть, смоделированную на основе нейронов человеческого мозга, рисовать совершенно новые изображения с нуля. Но если вам кажется, что это звучит сложно,..
Эскиз к лицу
Нарисуйте грубый набросок и получите реалистичное изображение лица и хороший набросок лица Содержание:- 1. Введение 2: Мотивация проекта 3: Существующие решения 4: Разница между существующим решением и моим решением 5: Мой подход 6: Детали доступного набора данных 7: Создание пользовательского набора данных для проекта 8: Используемая архитектура GAN 9: Моделирование ГАН 10: Формулировка бизнес-задачи 11: Проблемы 12: Результат 13: Что сработало и что не..
U-GAT-IT улучшает обучение передаче стилей изображения
Когда дело доходит до передачи стиля, каждый знает UGAN, которые представляют собой стандартные и современные технологии. У традиционных UGAN есть одно ограничение: они могут передавать формы или текстуры. С U-GAT-IT южнокорейская команда пытается сделать и то, и другое. Сеть использует дополнительные слои, которые можно использовать во многих различных стилях. В то время как в UGAN формы, а также текстуры скрыты в картах функций. U-GAT-IT добавил дополнительные слои, которые повышают..
Видеть значит верить - мезоскопические нейронные сети для обнаружения синтетических изображений:…
Это последняя часть нашей серии специальных статей о Deepfakes, в которой рассматриваются последние разработки и последствия в этой зарождающейся области искусственного интеллекта. На этот раз мы рассмотрим инновационный подход к обнаружению дипфейков и синтетического контента. Введение За последние несколько уроков мы представили и обсудили теории и концепции, лежащие в основе генерации дипфейков, и реализовали простой пример в качестве доказательства концепции . Мы также кратко..