Хотите дальше читать devby? 📝
Support us

Как настоящие. Сайт генерирует лица несуществующих людей каждые несколько секунд

Оставить комментарий
Как настоящие. Сайт генерирует лица несуществующих людей каждые несколько секунд

Немногим более года назад Nvidia представила генеративно-состязательную сеть, способную генерировать фотографии несуществующих людей. И если в то время эта технология считалась ультрасовременной, то теперь её можно опробовать в браузере смартфона на сайте thispersondoesnotexist.com, сообщает The Next Web.

Сайт генерирует лица каждые несколько секунд. Можно без остановки обновлять страницу, и каждый раз алгоритм будет выдавать уникальное реалистичное изображение, хотя иногда «выдающие» его изъяны легко заметны невооружённым глазом.

Генеративно-состязательные сети, концепцию которых предложил исследователь Google Ян Гудфеллоу, представляют собой комбинацию двух нейросетей. Одна из них (генератор) учится создавать что-либо — в данном случае человеческие лица, а вторая (дискриминатор) пытается определить подлинность изображения. Процесс продолжается до тех пор, пока первая сеть не научится «обманывать» вторую, а когда это происходит, разработчик проверяет результат и при необходимости корректирует алгоритмы.

Исследователи Nvidia не просто реализовали свой алгоритм в виде несколько странного веб-сайта. По их словам, они также перепроектировали архитектуру генератора таким образом, который позволяет лучше контролировать процесс синтеза. Результат — на thispersondoesnotexist.com.

Помогаете devby = помогаете ИТ-комьюнити.

Засапортить сейчас.

Читайте также
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
«Будут проблемы». Что нас ждёт, когда картинок от нейросетей станет слишком много
«Будут проблемы». Что нас ждёт, когда картинок от нейросетей станет слишком много
Bubble
«Будут проблемы». Что нас ждёт, когда картинок от нейросетей станет слишком много

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.