偽の肖像画の発電機

なぜなら、通常、ニューラルネットワークの"顔"ではなく、その仕事の結果を見るからです。 おそらくそれが、2020年末に技術に専念するメディアで、偽の写真のジェネレータが数週間の議論の主な話題になった理由です。 誰もがAIが数秒で存在しない人の現実的な顔を生成することができると推測することはできませんでした。 偽の肖像画は非常に現実的に見え、それは恐ろしいです。 AIが自分自身のために顔を作成し、実際の人のようにテキストを書くことができれば、次に何が起こるのでしょうか?

存在しない人間の偽の顔の発電機

私たちはウェブサイトについて話していますthispersondoesnotexist.com ("この人はドットコムは存在しません")とアプリケーションの歴史と分野を伝えるつもりです。 発電機の動作方法については、さらに説明します。

AI face generatorは、2018年に開発されたNvidiaのニューラルネットワークであるStyleGANを搭載しています。 GANは2つの競合するニューラルネットワークで構成され、一つは何かを生成し、二つ目は結果が本当であるか、最初のものによって生成されたかを見つけようとする。 最初のニューラルネットワークが常に第二を欺くようになると、訓練は終了します。

興味深い点は、存在しない人々の写真の作成が副産物であったことです:主な目標は、偽の顔や顔を一般的に認識するようにAIを訓練することでした。 同社は、自動的に顔を認識し、それらに他のレンダリングアルゴリズムを適用することにより、そのビデオカードの性能を向上させるた しかし、以来、

StyleGANコードは一般に公開されており、Uberのエンジニアはそれを取ってインターネットを揺さぶるランダムな顔ジェネレータを作成することができました。

発電機について

ユーザーにとっては、すべてが非常に簡単に動作します。 あなたがウェブサイト上にいるとすぐにランダムな顔が生成されます。 あなたがしたい場合は、画像をダウンロードすることができます。 あなたが見ている人が好きではない場合は、ページを更新します。 同じ顔が表示されている場合は、数秒待ってから、ページを再度更新してください。 ウェブサイトは、発電機自体ではなく、発電機の作業(2-3秒ごとに更新されます)の結果を示しています。

偽の人のイメージを認識する方法

偽の人のイメージを認識することはほとんど不可能です。 AIは非常に開発されており、偽物の90%は普通の人には認識されず、50%は経験豊富な写真家には認識されません。 認識のためのサービスはありません。 場合によっては、ニューラルネットワークが間違いを犯し、それがアーティファクトが表示される理由です:誤って曲がったパターン、奇妙な髪の色など。

人間の視覚処理システムはコンピュータよりもはるかに強力であるため、検出によって偽造を認識することが可能です。

Jevin WestとCarl Bergstromは、潜在的に偽の肖像画をより分析するように人々に教えることに焦点を当てた「Which Face Is Real」と呼ばれるウェブサイトを作成しました。 写真の人が存在することを提案する前に、考慮する必要があるいくつかのことがあります。

最も一般的なものの一つは、対称的な問題、特に眼鏡やイヤリングです。

歯と同じ不均一な問題も非常に一般的です。 ピクセルや反復切歯のような奇妙な特性を探します。 偽の髪は、一般的に、それの周りにいくつかの輝きを持つように見えるか、あまりにもまっすぐに見え、縞模様に見えるかもしれません。

慎重に背景を研究します。 それが偽物の場合、それは形や線に異常な歪みを含んでいるか、または全体的に破れた外観を有することができます。 ブリードスルーは、偽の人の頭の上に背景から目立つ明るい色で発生します。

NVIDIAの"StyleGAN algorithm"のもう一つの特徴は、光沢のある"水の斑点"です。