Forklog
2021-11-11 10:05:09

Исследователи упростили процесс создания дипфейков

Группа китайских и американских исследователей разработала алгоритм создания дипфейков CihaNet, устраняющий проблему маскировки краев при смене лиц. Это делает подделку более реалистичной. По словам разработчиков, для CihaNet не требуются большие и исчерпывающие наборы данных, а обучение происходит в считанные дни вместо недель. Например, в эксперименте исследователи использовали два популярных датасета с изображениями знаменитостей и один графический процессор NVIDIA Tesla P40. Такая конфигурация позволила обучить нейросеть реалистично подменивать лица всего за три дня. Пример подмены лица автора работы на актрису Скарлетт Йоханссон. Данные: Mingcan Xiang. Новый подход устраняет необходимость грубо «вставлять» трансплантированную личность в целевое видео, что часто приводит к характерным артефактам, которые появляются на границах двух лиц. Это позволило избежать дальнейшей постобработки видео, что существенно экономит время и ресурсы, говорится в работе. Сравнение существующих методов и CihaNet. Данные: Unite.AI. Для достижения таких результатов исследователи использовали «карту галлюцинаций». По их словам, это позволяет алгоритму определять контекст намного эффективнее и смешивать лица на более глубоком уровне. Дипфейки, созданные с использованием «карт галлюцинации». Данные: Unite.AI. Представленная модель, в отличие от метода жесткого наложения масок, может осуществлять подмену лица между двумя фотографиями, сделанными с разных ракурсов. Метод наложения лиц на фотографии, снятые с разных ракурсов. Данные: Unite.AI. Исследователи не сообщили о планах выпуска инструмента в публичный доступ. Напомним, в октябре разработчик программного обеспечения Adobe представил инструменты для оживления фотографий и создания дипфейков. В сентябре ученые рассказали, как отличить поддельные фото от реальных. В апреле генеральный директор компании Pinscreen заявил, что количество дипфейков в интернете удваивается раз в шесть месяцев. Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!

获取加密通讯
阅读免责声明 : 此处提供的所有内容我们的网站,超链接网站,相关应用程序,论坛,博客,社交媒体帐户和其他平台(“网站”)仅供您提供一般信息,从第三方采购。 我们不对与我们的内容有任何形式的保证,包括但不限于准确性和更新性。 我们提供的内容中没有任何内容构成财务建议,法律建议或任何其他形式的建议,以满足您对任何目的的特定依赖。 任何使用或依赖我们的内容完全由您自行承担风险和自由裁量权。 在依赖它们之前,您应该进行自己的研究,审查,分析和验证我们的内容。 交易是一项高风险的活动,可能导致重大损失,因此请在做出任何决定之前咨询您的财务顾问。 我们网站上的任何内容均不构成招揽或要约