Сообщество - Машинное обучение
Машинное обучение
188 постов 2 904 подписчика
116

Нейросеть генерирует игрового персонажа из одного изображения

Нейросеть генерирует игрового персонажа из одного изображения Машинное обучение, Нейронные сети, Компьютерные игры, Персонажи, Новости, Научная статья, Длиннопост, Neurohive

Исследователи опубликовали нейросеть, которая генерирует изображения игрового персонажа на основе одной фотографии. Задача сводится к поиску наиболее близких черт лица в пространстве всех возможных черт лица. Пользователь может модифицировать сгенерированного персонажа. Подход внедрили в игру, и количество использований превысило 1 миллион.


Чтобы эффективно минимизировать расстояние между сгенерированным лицом и реальным, исследователи вводят две функции ошибки. Первая — “discriminative loss”. Вторая — “facial content loss”. Так как рендеринг игрового движка не дифференцируем, генеративная нейросеть является “имитатором”. Имитатор повторяет работу игрового движка, чтобы параметры можно было оптимизировать с помощью градиентного спуска. Результаты экспериментов показывают, что метод выдает изображения персонажа, схожие с входным изображением. Сохраняются как глобальные детали лица, так и локальные.


Что внутри

Пайплайн обучения состоит из имитатора G(x) и модуля для извлечения свойств из изображения F(y). Цель имитатора — симулировать работу игрового движка. Он принимает на вход параметры лица и генерирует изображение лица y. Модуль извлечения свойств определяет пространство свойств, в котором измеряется схожесть черт лица. В модуле извлечения свойств производится поиск наиболее близких к входному изображению черт лица.

Нейросеть генерирует игрового персонажа из одного изображения Машинное обучение, Нейронные сети, Компьютерные игры, Персонажи, Новости, Научная статья, Длиннопост, Neurohive

Составные части модели


Для обучения имитатора используется сверточная нейросеть. Структура нейросети схожа с DCGAN и состоит из 8 сверточных слоев. После обучения имитатора, используются 2 функции потерь, чтобы оценить схожесть между чертами лица на изображениях.


Сравнение с другими моделями

Метод сравнили с конкурирующими подходами для переноса стиля и восстановления модели лица человека: Global style, Local style и 3DMM-CNN. Ниже видно, что предложенный подход выдает более реалистичные результаты.

Нейросеть генерирует игрового персонажа из одного изображения Машинное обучение, Нейронные сети, Компьютерные игры, Персонажи, Новости, Научная статья, Длиннопост, Neurohive

Сравнение сгенерированных изображений на отдельных примерах

Нейросеть генерирует игрового персонажа из одного изображения Машинное обучение, Нейронные сети, Компьютерные игры, Персонажи, Новости, Научная статья, Длиннопост, Neurohive

Количественные метрики сравнения подходов


Ссылка на новость

Источник (сама статья)

Показать полностью 3
83

Нейросеть увеличивает разрешение изображения до 8 раз

Нейросеть увеличивает разрешение изображения до 8 раз Нейронные сети, Разрешение, Машинное обучение, Качество, Улучшения, Южная Корея, Длиннопост, Neurohive

Исследователи из Кореи обучили нейросеть, которая увеличивает разрешение фотографии лица до 8 раз. Метод обходит state-of-the-art решения как по количественным, так и по качественным метрикам на задаче реконструкции лица человека по фотографии в низком разрешении.


Увеличение разрешения лица (Face Super-Resolution) — это подобласть задач увеличения разрешения изображений. Эта задача фокусируется на реконструировании изображений лица. Основная проблема задачи в том, что бы восстановить лицо человека без искажений. Метод, который предложили исследователи, генерирует реалистичные результаты и увеличивает разрешение изображения в 8 раз. Модель базируется на методе прогрессивного обучения, который позволяет стабильно обучать модель и делить ее на части. Каждая из частей принимает на вход результат предыдущей нейросети, и выдает еще более точную реконструкцию лица. Так, изображение реконструируется постепенно. Исследователи предложили новую функцию ошибки для оценки точности реконструкции лица. Функция потерь применяется на каждом шаге обучения нейросети и помогает минимизировать искажения черт лица. Кроме этого, разработчики публикую сжатую версию face alignment network (FAN). Эта нейросеть выдает тепловые карты лиц и маркируют ключевые точки лица. Добавление FAN к предложенному методу позволяет генерировать более достоверные изображения лиц.


Что внутри модели

Чтобы генерировать достоверные изображения лиц, которые отражают лицевые черты, исследователи используют три подхода. Подходы включают прогрессивное обучение, функция потерь для восстановления черт лица и модифицированная FAN.


Архитектура, как и стандартно для генеративных нейросетей, состоит из двух основных компонент: генератор и дискриминатор. Чтобы генератор и дискриминатор обучались стабильно, обе части делятся на шаги обучения. Генератор состоит из 3-х residual блоков с batch нормализацией, транспонированных сверточных слоев и ReLU. Дискриминатор имеет схожую с генератором архитектуру: сверточные слои, average pooling слои и Leaky ReLU.

Нейросеть увеличивает разрешение изображения до 8 раз Нейронные сети, Разрешение, Машинное обучение, Качество, Улучшения, Южная Корея, Длиннопост, Neurohive

Визуализация составных частей нейросети


Оценка работы модели

Исследователи сравнивали результаты модели с state-of-the-art решениями. Ниже видно, что почти по всем метрикам предложенная нейросеть выдает более точные результаты.

Нейросеть увеличивает разрешение изображения до 8 раз Нейронные сети, Разрешение, Машинное обучение, Качество, Улучшения, Южная Корея, Длиннопост, Neurohive

Сравнение конкурирующих архитектур по количественным метрикам

Нейросеть увеличивает разрешение изображения до 8 раз Нейронные сети, Разрешение, Машинное обучение, Качество, Улучшения, Южная Корея, Длиннопост, Neurohive

Выборочные примеры сгенерированных моделями результатов. Target — целевое изображение


Ссылка на новость

Источник (сама статья)

Github

Показать полностью 3
9

Возможна ли нейросеть "ассистент пикабушника"?

Вот у нас есть N пар "текст - число (рейтинг поста, предположим для простоты, что картинки и видео на него не влияют )". Можно ли обучить на них сетку, чтобы потом предъявить ей текст и узнать рейтинг заранее?

Или сети в принципе не работают на данных переменной длины?

26

Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит

Пoнадoбитcя фoтoгpaфия, тeлeфoн нa Android и вeзeниe.

Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост

U-GAT-IT - нейросеть, разрабoтанная коpeйскими yчеными, cпocoбна пpевpaщaть чeлoвeка нa фoтoгpaфии в пeрcoнажа aниме. Кoд нейроcети был вылoжен в пyбличный дocтyп и им вoспoльзoвaлись разрабoтчики TwinFACE.


B теoрии этo пpилoжeниe, pаботающee нa Android, дoлжнo зa нeскoлькo секyнд гeнepиpовaть нa ocнoвe cелфи пользовaтеля aвaтap в cтилe aниме. Ha пpaктикe этo проиcходит нe вceгда: cейчаc y приложeния 2.9 бaллов из 5.

Cудя пo коммeнтaриям, пpиличный aвaтap получaетcя пpимеpно oдин pаз из тpeх. Hейрoсеть нe умeeт oтличать мyжчин oт жeнщин: вcе aнимeшныe aвaтapы пoлучаются жeнcкого пoлa. Kpoмe тoгo, пишyт paзpaбoтчики, тeхнoлoгия плоxо paбoтaет c бopoдaми.


Oфициaльные кaдpы c резyльтатами pаботы пpиложения выглядят дocтaтoчнo пpиличнo.

Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост
Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост
Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост

Вoт чтo пoлучилocь y мужчин-рeдактoрoв Futurism, иcпытавшиx TwinFACE нa cебе. Пo вceй видимoсти, c oчкaми нeйpoсeть тoже нe спpaвляется.

Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост
Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост

A вoт нeскoлькo кадpoв, зaгрyжeнных пoльзoвателями прилoжения BKонтактe.

Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост
Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост
Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост
Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост
Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост
Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост
Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост

Баянометр показывал поганки...

Показать полностью 12
6989

21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей

1. Нарисовать портрет — AI Portraits


С помощью генеративно-состязательной сети сайт сканирует фотографию и создаёт похожее изображение, накладывая миллион фотографий актёров. Чтобы получить наилучшее из возможных изображений, советуют загрузить фотографию лица крупным планом без лишних деталей.

2. Отретушировать изображение — Nvidia InPainting


На сайте пользователь может отретушировать фотографию с помощью «умной» кисти. Алгоритмы умеют заменять изображения или убирать ненужные детали на фотографии. Для этого нужно загрузить фотографию и с помощью кисти создать маску нужного объекта.

21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей Google, Искусственный интеллект, Самообразование, Видео, Гифка, Длиннопост, Нейронные сети

3. Сгенерировать человека — ThisPersonDoesNotExist


Нейросеть создаёт реалистичное изображение человеческого лица. Новое изображение появляется при каждом открытии или обновлении страницы. В основе алгоритма лежит генеративная нейросеть StyleGAN от Nvidia.


Разработчик — сотрудник Uber Филипп Ван.

21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей Google, Искусственный интеллект, Самообразование, Видео, Гифка, Длиннопост, Нейронные сети

4. Создать кота — ThisCatDoesNotExist


Искусственный интеллект генерирует изображение кота на основе знаний, который он получил, анализируя настоящие изображения животных. Чтобы получить изображение кота, достаточно обновить страницу сайта.


Этот сервис тоже создал сотрудник Uber Филипп Ван.

21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей Google, Искусственный интеллект, Самообразование, Видео, Гифка, Длиннопост, Нейронные сети

5. Поиграть в тетрис — Sematris


Мини-игра от Google работает двумя способами: вдумчивый тетрис или интенсивная аркада.


В первом случае нужно написать родственное слово к одному из представленных в списке, и нейросеть попробует угадать, к какому из этих слов оно подходит.

21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей Google, Искусственный интеллект, Самообразование, Видео, Гифка, Длиннопост, Нейронные сети

Во втором — подобрать близкое по смыслу слово к варианту, предложенному алгоритмом. Например, сопоставить слово «спать» со словом «кровать». Чем больше совпадений, тем больше очков получает пользователь. Правильное слово между блоками приводит к удалению блока.

21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей Google, Искусственный интеллект, Самообразование, Видео, Гифка, Длиннопост, Нейронные сети

6. Создать рисунок из каракулей — AutoDraw


Искусственный интеллект и машинное обучение помогают превратить неаккуратные наброски в чёткие прорисованные изображения. Пользователю достаточно нарисовать несколько линий на холсте, чтобы алгоритм подсказал запланированный рисунок. Искусственный интеллект сравнивает изображения из обширной базы данных и выбирает подходящие варианты.

21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей Google, Искусственный интеллект, Самообразование, Видео, Гифка, Длиннопост, Нейронные сети

7. Нарисовать реалистичное изображение — Smart Sketch


Сервис демонстрирует работу нейросети GauGAN от Nvidia, которая превращает схематичные рисунки в реалистичные изображения. Кроме того, если два пользователя создадут один и тот же эскиз с одинаковыми настройками, то встроенные в проект случайные числа гарантируют, что приложение выдаст разные результаты.


Разработку называли «Paint эпохи искусственного интеллекта».


PS: Из-за наплыва пользователей, желающих превратить свою мазню в нечто красивое, сайт может открываться очень долго или вообще не работать.

21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей Google, Искусственный интеллект, Самообразование, Видео, Гифка, Длиннопост, Нейронные сети

8. Распознать рисунок — Quick, Draw!


Пользователь создаёт рисунки и предлагает алгоритмам Google угадать, что он имел в виду. Модель обучения улучшается с ростом количества угаданных изображений.


Все данные остаются в публичном доступе.

21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей Google, Искусственный интеллект, Самообразование, Видео, Гифка, Длиннопост, Нейронные сети

9. Описать фотографию — CaptionBot


Сервис от Microsoft составляет описание к любой фотографии. В его основе лежит три отдельных алгоритма: Computer Vision API, Bing Image Search API и Emotion API. Если на изображении есть лица, сервис показывает эмоции людей с помощью эмоджи. После анализа приложение предлагает оценить, насколько точно он составил описание.


С помощью рейтингов нейросеть обучается, и теоретически со временем подписи должны становиться лучше.

21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей Google, Искусственный интеллект, Самообразование, Видео, Гифка, Длиннопост, Нейронные сети

10. Поговорить с книгой — Talk to Books


Приложение работает на базе алгоритмов Google AI. Нейросеть отвечает на вопросы пользователя цитатами из книг. Она умеет обрабатывать абстрактные вопросы, например, «в чём смысл жизни?» и «что значит быть человеком?».


Сервис не распознаёт вопросы на русском языке.

21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей Google, Искусственный интеллект, Самообразование, Видео, Гифка, Длиннопост, Нейронные сети

11. Создать резюме — This resume does not exist


Нейросеть использует шаблоны для резюме, созданные Enhancv для своих клиентов. Фотографии генерируются с помощью алгоритма StyleGAN от Nvidia, а тексты — TextgenRNN. Источником данных послужила информация с портала Indeed, где опубликовано 120 млн резюме. Создать новое резюме можно каждые 10 секунд.


Сервис создали разработчики болгарского сервиса по созданию резюме Enhancv.

21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей Google, Искусственный интеллект, Самообразование, Видео, Гифка, Длиннопост, Нейронные сети

12. Сделать логотип — Logojoy


Чтобы создать логотип, пользователю нужно ввести название компании, выбрать её специализацию, понравившиеся логотипы, цветовые гаммы и изображения.


Сервис использует алгоритмы TensorFlow от Google.

21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей Google, Искусственный интеллект, Самообразование, Видео, Гифка, Длиннопост, Нейронные сети

13. Написать стихотворение — «Яндекс.Автопоэт»


Алгоритм «Яндекса» составляет собственные стихи из заголовков «Яндекс.Новостей». Сервис автоматически определяет стихотворный размер фразы по чередованию ударных и безударных слогов, составляет фонетические транскрипции и рифмует созвучные фразы.


Также приложение читает собственные произведения с помощью технологии SpeechKit.


PS: чих пых и пыхтачок

21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей Google, Искусственный интеллект, Самообразование, Видео, Гифка, Длиннопост, Нейронные сети

14. Превратить фотографию в портрет из стихов — PoemPortraits


Проект — результат сотрудничества Google Arts и Culture Lab. На старте пользователю необходимо ввести любое слово, которое будет содержаться в стихотворении. Затем — предоставить доступ к камере и сфотографироваться, после чего нейросеть наложит стихи на фотографию.

21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей Google, Искусственный интеллект, Самообразование, Видео, Гифка, Длиннопост, Нейронные сети

15. Создать из фотографии картину — Deepart


Чтобы создать изображение, нужно загрузить фотографию и выбрать стиль. Готовый результат сервис присылает на электронную почту — такую необходимость он объясняет тем, что обработка занимает несколько минут и на сервисе длинная очередь. Среднее время ответа — около 10 минут.

21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей Google, Искусственный интеллект, Самообразование, Видео, Гифка, Длиннопост, Нейронные сети

16. Удалить фон с фотографии — remove.bg


Сервис позволяет за пять секунд удалить фон с фотографии без использования графических редакторов. С помощью алгоритмов приложение выделяет объекты на переднем плане и убирает лишнее.

21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей Google, Искусственный интеллект, Самообразование, Видео, Гифка, Длиннопост, Нейронные сети

17. Раскрасить чёрно-белую фотографию — Colorize


Приложение разработано российской компанией G-Core Labs. В его основе — проект с открытым исходным кодом DeOldify. Бесплатно пользователь может загрузить до 50 фотографий, на каждой из них будет написано «Создано с помощью Colorize.cc». Чтобы получить фото, нужно оставить электронный адрес. Время ожидания — от 30 секунд.


Платная версия стоит $10, она убирает надпись и увеличивает лимит до 10 тысяч загрузок.

21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей Google, Искусственный интеллект, Самообразование, Видео, Гифка, Длиннопост, Нейронные сети

18. Найти ответ в Библии — Digital Bible


Сервис использует искусственный интеллект, чтобы найти в Библии стихи по ключевому слову или концепции. Например, можно напечатать «месть» или «Ной», и приложение отобразит все стихи из Библии, которые содержат упоминания слов. Сервис находит не только текстовые совпадения, но и смысловые.


Сайт работает на английском языке.

21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей Google, Искусственный интеллект, Самообразование, Видео, Гифка, Длиннопост, Нейронные сети

19. Озвучить текст голосом знаменитости — Voices by Headliner


Приложение преобразовывает текст на английском языке в речь и затем предлагает создать видео. Оно работает на базе Microsoft Custom Voice.


Среди вариантов озвучки — голоса Марка Цукерберга, Дональда Трампа, Моргана Фримена, Ким Кардашьян, Тейлор Свифт и других знаменитостей.

20. Заменить лицо на фотографии — Reflect


Сервис, основанный на работе состязательно-генеративной нейросети, автоматически заменяет лицо на фотографии на другое. Пользователь может загрузить собственные изображения или использовать готовые.


Приложение не просто копирует и подставляет лицо, но и сохраняет выражение лица, его цвет и другие характеристики. Изменять лица можно на картинах, рисунках, статуях и изображениях персонажей видеоигра и фильмов.


В планах сервиса — заменять тела и лица на видео.


PS: Гарольд, скрывающий боль + Железный человек

21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей Google, Искусственный интеллект, Самообразование, Видео, Гифка, Длиннопост, Нейронные сети

21. Обучить нейросеть — Teachable Machine


Google создала приложение, которое поможет людям понять, как работают нейросети. Для эксперимента понадобится устройство с веб-камерой. Совершая разные движения на камеру, сервис запоминает их и отвечает на жесты GIF-изображением, звуком или речью.

Источник

Показать полностью 18 2
2480

ИИ научился создавать видео с одного кадра. Старые картины теперь можно сделать живыми

ИИ научился создавать видео с одного кадра. Старые картины теперь можно сделать живыми Samsung, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Видео, Оживление, Habr, Pochtoycom, Сколтех, Гифка, Длиннопост

Технология из Гарри Поттера дошла до наших дней. Теперь для создания полноценного видео человека достаточно одной его картинки или фотографии. Исследователи машинного обучения из «Сколково» и центра Samsung AI из Москвы опубликовали свою работу о создании такой системы, вместе с целым рядом видео знаменитостей и предметов искусства, получивших новую жизнь.

ИИ научился создавать видео с одного кадра. Старые картины теперь можно сделать живыми Samsung, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Видео, Оживление, Habr, Pochtoycom, Сколтех, Гифка, Длиннопост

Текст научной работы можно почитать тут. Там всё довольно интересно, с массой формул, но смысл прост: их система руководствуется «ориентирами», достопримечательностями лица, вроде носа, двух глаз, двух бровей, линии подбородка. Так она мгновенно улавливает, что человек собой представляет. И потом может переносить всё остальное (цвет, текстуру лица, усы, щетину и прочее) на любое другое видео человека. Адаптируя старое лицо к новым ситуациям.

ИИ научился создавать видео с одного кадра. Старые картины теперь можно сделать живыми Samsung, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Видео, Оживление, Habr, Pochtoycom, Сколтех, Гифка, Длиннопост

Разумеется, это пока работает только на портретах. Модели нужен только один человек, с лицом, повернутым к нам, чтобы у него было хотя бы видно оба глаза. Тогда система может делать с ним что угодно, передавать ему любую мимику. Достаточно дать ей подходящее видео (с другим человеком с головой примерно в том же положении).
Ранее ИИ уже научился делать дипфейки, и интернет-пользователи знатно поиздевались над знаменитостями, вставляя их лица в порно и делая мемы с Николасом Кейджем. Но для этого им приходилось тренировать алгоритмы мегабайтами (а лучше – гигабайтами) данных, находить как можно больше изображений и видео с лицами знаменитостей, чтобы выдать более-менее пристойный результат. Сам создатель Deepfakes говорил, что на компиляцию одного короткого ролика у него уходит 8-12 часов. Новая система генерирует результат моментально, а на входе ей достаточно одной картинки.
С предыдущей системой мы никогда бы не смогли посмотреть на живую Мону Лизу, у нас есть только один её ракурс. Теперь, с алгоритмами, работающими по ориентирам, это становится возможным. Идеала не достичь, но уже что-то близко.

ИИ научился создавать видео с одного кадра. Старые картины теперь можно сделать живыми Samsung, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Видео, Оживление, Habr, Pochtoycom, Сколтех, Гифка, Длиннопост

В работе московских исследователей также используется генеративно-состязательная сеть. Две модели алгоритма сражаются друг с другом. Каждая пытается обмануть оппонента, и доказать ему, что то видео, которое она создает – настоящее. Так достигается определенный уровень реализма: картинка человеческого лица не выпускается «в свет», если модель-критик не уверена в её подлинности более чем на 90%. Как говорят авторы в своей работе, в изображениях регулируются десятки миллионов параметров, но за счет такой системы, работа кипит очень быстро.

ИИ научился создавать видео с одного кадра. Старые картины теперь можно сделать живыми Samsung, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Видео, Оживление, Habr, Pochtoycom, Сколтех, Гифка, Длиннопост

Если картинок несколько, результат улучшается. Опять же, проще всего получается работать со знаменитостями, которые уже сняты со всех возможных ракурсов. Для достижения «идеального реализма» нужны 32 снимка. В этом случае сгенерированные ИИ фото в невысоком разрешении будут неотличимы от настоящих фото человека. Нетренированные люди на этом этапе уже не способны выявить фейк – возможно, шансы остаются у экспертов или у близких родственников «подопытного» со всех этих изображений.
Если фото или картинка только одна, итог пока не всегда самый лучший. Увидеть артефакты на видео, когда голова находится в движении, можно без особых проблем. Сами исследователи говорят, что их самое слабое место – взгляд. Модель, основанная на ориентирах лица, пока не всегда понимает, как и куда человек должен смотреть.


Источник

Показать полностью 2
7

Apple выпустит очки с дополненной реальностью в 2020 году

Apple выпустит очки с дополненной реальностью в 2020 году Новости, Машинное обучение, Искусственный, Искусственный интеллект, Apple, IT, Технологии

Apple в 2020 году выпустит очки с поддержкой дополненной реальности, сообщает Bloomberg.


Гаджет будет подключаться к айфону, чтобы транслировать информацию на голографические экраны. Концепция устройства во многом похожа на Google Glass.


Очки смогут показывать сообщения, электронную почту и карты. Помимо этого, они будут запускать игры. Компания уже ищет ведущих разработчиков, которые создадут первые игры для гаджета.


Apple планирует сделать отдельный App Store для очков, по аналогии с магазином приложений для Apple TV и Apple Watch.


Аналитик Минг-Чи Куо ещё в марте этого года заявил, что AR-очки Apple выйдут во втором квартале 2020 года. Их производство должно начаться в конце 2019 года.


Источник: https://www.bloomberg.com/news/articles/2019-10-21/why-2020-...

21

Нейронную сеть обучили дорисовывать кадры в замедленном видео

Программист под ником MortenHannemose выложил на Github алгоритм, благодаря которому можно получать качественные замедленные SloMo-видео из видеороликов с любой частотой кадров. Для дорисовки недостающих изображений используется нейронная сеть. Опробовать программу может любой желающий.

Для работы плагина потребуется установить среду Python и подключить идущую в комплекте обученную библиотеку. Суть метода заключается в генерации недостающих кадров с целью замедления видеоролика. Нейронная сеть берёт два соседних кадра и дорисовывает промежуточный.

В результате получается плавный видеоролик. По возможностям алгоритм превосходят программы After Effect, Sepconv и аналоги. Скорость обработки будет напрямую зависеть от мощности процессора и разрешения исходного кадра.

По умолчанию разрешение ограничено 320 пикселями, но это можно обойти, если изменить всего одну строчку кода. Сейчас создатель скрипта продолжает его активное тестирование и готов выслушать любые предложения и пожелания от пользователей.

Источник
Github: https://github.com/MortenHannemose/pytorch-vfi-cft

Показать полностью 2
Мои подписки
Подписывайтесь на интересные вам теги, сообщества,
пользователей — и читайте персональное «Горячее».
Чтобы добавить подписку, нужно авторизоваться.
Отличная работа, все прочитано!