211service.com
Disse utrolig realistiske falske ansiktene viser hvordan algoritmer nå kan rote med oss
Ansiktene ovenfor virker ikke spesielt bemerkelsesverdige. De kan enkelt hentes fra for eksempel Facebook eller LinkedIn. I virkeligheten ble de drømt opp av en ny type AI-algoritme.
Nvidia-forskere la ut detaljer om metoden for å produsere helt imaginære falske ansikter med fantastisk, nesten uhyggelig, realisme (her er avisen ).
Forskerne, Tero Karras, Samuli Laine og Timo Aila, kom opp med en ny måte å konstruere et generativt motstandsnettverk, eller GAN.
GAN-er bruker to duellerende nevrale nettverk for å trene en datamaskin til å lære naturen til et datasett godt nok til å generere overbevisende forfalskninger. Når det brukes på bilder, gir dette en måte å generere ofte svært realistisk forfalskning. De samme Nvidia-forskerne har tidligere brukt teknikken til å lage kunstige kjendiser (les profilen vår til oppfinneren av GAN-er, Ian Goodfellow).
Nvidia lager databrikkene som er avgjørende for kunstig intelligens, men selskapet ansetter også en hær av programvareingeniører for å utvikle nyttige verktøy og eksperimentere med nye måter å bruke maskinvaren på.
Nvidias falske kjendisansikter (øverste to rader), og de nye, mer realistiske falske ansiktene nedenfor. Nvidia
Bildene nedenfor viser hvor mye av en forbedring det nye verket er.
I det siste arbeidet hentet forskerne inspirasjon fra en teknikk kjent som stiloverføring å bygge deres GAN på en fundamentalt annen måte. Dette gjorde at algoritmen deres kunne identifisere forskjellige elementer i et ansikt, som forskerne deretter kunne kontrollere.
TIL video produsert av forskerne viser hvordan tilnærmingen også kan brukes til å leke med og remikse forskjellige elementer, som alder, rase, kjønn eller til og med fregner.
Det virker sikkert som nok et stort kvalitetssprang for GAN-er, sier Mario Klingemann , en kunstner og koder som bruker GAN-er i arbeidet sitt. Det ser også ut til å være utrolig kontrollerbart, i motsetning til GAN-er så langt hvor du eksperimentelt må finne ut hvordan du kan styre resultatene i en bestemt retning (som å få et ansikt til å smile eller å elde det).
Klingemann sier han er opptatt av å få tak i koden, og å eksperimentere med den for kunstneriske formål. Jeg er veldig interessert i å finne ut hvordan man kan få den modellen til å gjøre «feil» ting, sier han.
GAN-er vil sannsynligvis endre måten videospill og spesialeffekter genereres på. Tilnærmingen kan fremmane realistiske teksturer eller karakterer på forespørsel. Nvidia viste nylig et prosjekt som bruker GAN-er for å syntetisere utseendet til objekter i en scene i sanntid i et kjørespill.
Adobe har også et prosjekt som bruker GAN-er å forbedre realismen til bilder etter at de har blitt manipulert, og fjerne artefakter som lett kan introduseres. GAN-er kan også brukes til å skarpere opp forringede bilder eller video.
Men verket er også et slående eksempel på hvordan fremskritt innen maskinlæring fører til alle slags nye muligheter for forfalskning. Vi skrev om potensielt videoforfalskning for å skade politisk diskurs i en spesialutgave dedikert til politikk tidligere i år (se Fake America great again ).