Hi-Tech

Эта нейросеть знает, как вы будете выглядеть через 50 лет. Как она работает?

Мы уже видели, как они способны работать с анимацией на обычном компьютере, а картины, написанные искусственным интеллектом, уходят с молотка дороже произведений именитых художников. Не секрет, что сейчас нейросети чаще всего используются в фотографии. Неудивительно, что именно нейросети легли в основу приложения FaceApp, которое за считанные дни завоевало популярность во всем мире, штурмуя магазины App Store и Google Play.

Илон Маск после того, как колонизировал Марс

Ответ на самом деле простой — снимков и разнообразных изображений в Сети очень много. Почему именно фотография? Вероятно, количество фото давно превысило число населения Земли, и пусть не все снимки выкладываются в интернет, их все равно очень много. Да не просто много, их миллиарды! Именно так разработчикам FaceApp удалось достичь впечатляющей точности в обработке видео — приложение очень хорошо умеет искусственно «состаривать» и омолаживать людей, менять прическу, наносить макияж — возможностей там довольно много. Поэтому нейросеть гораздо проще обучать на основе фотографий: ей можно «скормить» множество данных, которые находятся в открытом доступе.

Несколько проектов новой компании были связаны с глубинным обучением нейросетей, а «выстрелил» именно FaceApp, ведь именно фото и видео станут самым важным типом информации в ближайшем будущем. За разработкой FaceApp стоит наш соотечественник — Ярослав Гончаров, выходец из «Яндекса», который основал компанию Wireless Lab. При помощи анализа закономерности во внешности людей FaceApp создает новые изображения, на которых человек выглядит более молодым, взрослым или, например, улыбающимся.

Джеф Безос после того, как продал Amazon

FaceApp держался в топе App Store и Google Play в России, США, Великобритании, Франции, Германии и многих других странах. Приложение стало популярным уже через несколько месяцев после выхода в начале 2017 года. Интересно, что новый виток популярности FaceApp принес именно фильтр «состаривания». Вскоре приложение достигло отметки в 40 миллионов скачиваний. Многим молодым людям было интересно, как они будут выглядеть через 30, 40 и даже 60 лет, а FaceApp за счет точности своих алгоритмов позволил им это сделать.

Возможно, в основе проекта лежит алгоритм генеративных нейронных сетей StyleGAN, разработанный компанией Nvidia. Разработчики не раскрывают используемый алгоритм (что неудивительно). Правда, в том случае имела место работа сразу двух нейросетей: одна из них отвечала непосредственно за создание изображения, после чего вторая анализировала образ на предмет реалистичности. Именно он был задействован в проекте thispersondoesnotexist, который генерировал реалистичные лица, которые на самом деле никогда не существовали. При генерации лица нейросеть использует черты сразу нескольких людей, а затем адаптирует их с нужным возрастом, мимикой, длиной волос и другими параметрами.

В случае с FaceApp, вероятно, генератор сначала определяет атрибуты человеческого лица (от улыбки до волос и даже веснушек), а затем накладывает на него атрибуты старого/молодого лица (вроде морщин или, наоборот, гладкой кожи) — но так, чтобы изображение выглядело как настоящее.

26-летний автор Hi-News.ru после того, как решил встретить старость в Швейцарии

Читайте также — Нейросеть Яндекса написала пьесу для симфонического оркестра

Как скачать FaceApp

Изначально доступен начальный набор инструментов, но если оформите подписку, получите продвинутые фильтры. Приложение можно скачать бесплатно для iPhone (вот здесь) и Android (тут).

FaceApp собирает данные пользователей?

Так что в некотором смысле приложение действительно собирает пользовательские данные. Когда вы пользуетесь сервисами, в основе которых лежат нейросети, должны понимать, что каждый «скормленный» им мегабайт данных используется для дальнейшего обучения нейросети. И здесь есть две стороны медали: с одной — свои фотографии хочется держать только у себя; с другой — нейросеть нужно как-то обучать, ведь без этого FaceApp не смог бы так реалистично изменять фотографии.

Или фото автора Hi-News.ru появится в рекламе одного банка для пенсионеров (надеюсь, что нет). Конечно, по хорошему разработчики должны предупреждать о том, что собирают данные, иначе кто-то может подумать, что впоследствии их перепродадут и будут использовать маркетологи для контекстной рекламы.

Всего два года назад компания Lyrebird из Монреаля создала речевой синтезатор на основе ИИ, способный воспроизвести любой голос. Интересно, как далеко продвинутся нейросети в ближайшие несколько лет. Точное подражание голосу возможно благодаря использованию нейронных сетей на основе искусственного интеллекта, работающих по тем же принципам, что нейронные сети человеческого мозга. Для подражания голосу системе достаточно лишь нескольких секунд аудиозаписи голоса требуемого человека, на основе которых и будет создан звуковой фрагмент. Так что селфи — далеко не предел использования нейросетей. ИИ учится распознавать особенности речи человека, а затем эти данные уже используются для синтеза искусственного голоса.

Но о сборе данных стоит задуматься.

Теги
Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»
Закрыть