Как сделать несуществующего человека
Обновлено: 07.07.2024
ЧУДО психоанализа: заработать на модных профессиях не прочь даже бывший священник
Они существуют: 15 шерстяных мужчин, которые не стесняются быть всегда в свитере
Обострение на границе: перестрелка между пограничниками Киргизии и Таджикистана
В Тверской области почти сутки искали 7-летнего мальчика, который упал в канализационный люк
Пьяная бабуля сначала напала на таксиста, а потом обвинила в изнасиловании
15 людей, которые сделали небольшой ремонт и полностью преобразили квартиру
"А это правда существует?": 20+ удивительных явлений и предметов
Redkey W12: пылесос который может одновременно пылесосить, мыть шваброй и самоочищаться
Кто следит за миллиардерами: студент первокурсник создал бота отслеживающего перелеты Илона Маска
Дворник из Красноярска стал звездой после очистки чужих машин (2 фото + видео)
В какой последовательности смотреть фильмы и сериалы Marvel
В Москве сотрудник ОМОН пнул бабушку и был избит её внуком из СОБРа
Что собой представляет троллейбусная стрелка, и зачем она нужна?
Авария дня. В Орловской области КамАЗ выехал на встречку и протаранил легковушку
В Туле нетерпеливый водитель намеренно сбил пешехода в одном из дворов
Свора бездомных собак напала на ребенка в центре Уфы
От фантастики - к реальности: история летающих автомобилей
На месте гибели Коби Брайанта и его дочери установили памятник
Что такое тильт в жизни, отчего возникает и как с ним бороться
Дедушка сбил бабушку: наезд на пешехода в Свердловской области
В Алматы грузовик на полном ходу потерял задний мост
Как сделать так, чтобы шланг не вываливался из бочки
Мужчина попытался ограбить магазин с помощью дверной ручки
Смышленая собака освоила автоматический метатель мячей
Кто в XX веке охотился за мужскими яичками в США и при чём тут русские хирурги
Торговая сеть в Улан-Удэ разыгрывает среди покупателей 22 живых барана
30 случаев, когда ремонт своими руками сделал жилье намного уютнее
Идеальное чувство габаритов: нет такой узкой дороги, где бы этот парень не смог развернуться
"О, жрачка приехала!": спортсмены показали столовую в Пекине
Если бы советские актеры пользовались фоторедакторами
Апокалипсис: красочные средневековые иллюстрации о конце света, 1330 год
Взорвётся ли закрытая консервная банка, разогреваемая на сухом спирте?
Пятничная подборка красоты: 25 урожайных куч, которые поразят ваше воображение
Если долго переключать эти лица, становится жутко. Будто машины смотрят на тебя человеческими, но не живыми глазами из своего странного нейромира.
Баяны
187K постов 12.2K подписчиков
Правила сообщества
Сообщество для постов, которые ранее были на Пикабу.
Что за гребаный фурункул?
Новый генератор лиц по исходному изображению
Недавно выкатили новый генератор лиц по исходному изображению. Точность значительно возросла, в сравнении со старой моделью, однако немного просела скорость. Теперь на вычисление тратится чуть больше времени, но оно того стоит. По окончанию работы можно будет либо сравнить изменения, двигая шторкой, либо просто забрать результат, который придет на email. Протестировать можно по ссылке ниже:
Нагиевы главное какие получаются, вы посмотрите только
Нейросеть, бесплатно анимирующая детские рисунки
Нейросеть анимирует детские рисунки. Они должны быть антропоморфны. 32 варианта анимации. Можно редактировать маску и "шарниры". Вряд ли годится для серьёзных вещей, но если нужно развлечь детей - вполне.
Нейросеть выдаёт такие варианты. Фон нужно делать отдельно.
Скоро на Пикабу
11 апреля 1896 года улица в Марселе, Франция Раскрашенное и увеличенного и в 60 кадров в секунду
Очень старый фильм о главной улице "Канебьер" в Марселе, Франция, 11 апреля 1896 года. Это высококачественная восстановленная печать из архивов компании Lumière. Это один из самых ранних фильмов, когда-либо снятых.
Видео было раскрашено и увеличено и увеличено до 60 кадров в секунду изначально было 24.
Так же доступна обработка видео до 10 сек.
Автор постоянно улучшает перенос стиля и в первую очередь закачивает обновления в бота.
Как на основе фотографий нейросети создают видео
Полагаю, за последние пару лет на глаза многим попадались примеры того, как нейронные сети заставляли людей двигаться на фотографиях. Это было довольно забавно, но на таких "видео" было довольно много артефактов, да и толку от них было не особо. Но развитие на месте не стоит и нейросети научились буквально дорисовывать целые кадры на видео. К примеру как в данном случае.
Может возникнуть вопрос, к примеру, чем такая сеть отличается от той же DLSS созданной компанией NVidia и похожих сетей? Которые тоже повышают частоту кадров, делают изображение чётче и так далее. Почему бы не скормить таким нейросетям точно так же набор фотографий? Разница как раз в том, что существующие нейросети именно повышают качество изображения в реальном времени. Берут видео низкого разрешения и достраивают его до высокого. И прирост частоты происходит именно за счёт того, что видео низкого разрешения проще отобразить. Но эти сети не дорисовывают недостающие кадры.
Данная разработка была представлена учёными из Германии и её цель именно в полноценном создании промежуточных кадров. Данная сеть с нуля дорисовывает недостающие кадры, с учётом сдвига камеры и теней, с учётом изменения освещения и прочих нюансов. Она полностью "додумывает" как должны выглядеть эти кадры. На этом видео я более подробно рассказал о том, как подобная сеть работает.
Может возникнуть вопрос - а зачем вообще эта сеть нужна? Самый простой вариант - для повышения качества и плавности старых фильмов, за счёт дорисовывания недостающих кадров. Но если говорить о чуть более интересных вещах - что бы нейросеть смогла дорисовывать эти кадры, она на фотографиях прежде всего должна определить границы объектов. Трёхмерные границы. И высчитывается это всё исключительно на основание фотографий. Так что подобные нейросети на сегодняшний день разрабатывают в том числе для того, что бы строить 3д модели по фотографиям. Сейчас они ещё довольно громоздки и требуют больших вычислительных ресурсов. Но данное направление развивается очень быстро и, вполне возможно, скоро их можно будет спокойно использовать вместо лидаров. И вам будет достаточно иметь на руках простой смартфон, что бы построить 3д модель своей комнаты, к примеру. А там уже недалеко и до полноценных дешёвых систем жестового управления и дополненной реальности.
В сети появился необычный ресурс: с помощью нейросети он мгновенно генерирует лица людей, которых никогда не существовало. В соцсетях тут же подхватили идею и стали создавать несуществующих котов, героев аниме и других персонажей. Подробности — в материале RTVI.
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.
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.
А кто-то пропустил через алгоритм целую библиотеку мировой живописи.
Любители современного стрит-арта поэкспериментировали с граффити.
Через алгоритм пропустили даже архитектурные изображения.
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.
Возможно, многие уже в курсе, что с помощью ИИ можно эффективно помещать реальные лица в видео, но теперь стало ясно, что технология может использоваться для автоматической генерации лиц. Разработчик Филипп Ванг (Phillip Wang) создал сайт ThisPersonDoesNotExist, единственное назначение которого — создание с помощью технологий машинного обучения бесконечного разнообразия поддельных, но при этом правдоподобных лиц.
Инструмент использует созданную в NVIDIA генеративно-состязательную нейросеть (алгоритм машинного обучения без учителя, построенный на комбинации из двух нейронных сетей — генерирующей и обучающейся) для создания лиц с использованием большого каталога фотографий в качестве учебного материала.
Результаты неидеальны — порой можно заметить существенные огрехи на коже или волосах. Но иногда крайне сложно поверить, что речь идёт не о настоящем человеке. Технология при этом не требует большой вычислительной мощности. Господин Ванг сказал, что сайт использует один графический процессор NVIDIA на арендованном сервере для создания случайного лица каждые две секунды.
Речь идёт не столько о технологическом прорыве, сколько о попытке привлечь внимание общества к вопросу способностей ИИ манипулировать изображениями (не только о лицами людей — разработка NVIDIA применяется и в ряде других областей). Это простой проект, но он наглядно иллюстрирует потенциальные преимущества и недостатки технологии.
Она может быть использована для создания правдоподобных персонажей какой-нибудь истории, но ею также могут воспользоваться мошенники, которые скрываются за поддельными личностями. В идеале подобные ресурсы призваны вызвать дискуссию об этике манипулирования изображениями с помощью ИИ до того, как проблема станет в полный рост.
Читайте также: