На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Свежие комментарии

  • юра федулов
    В РФ по-прежнему 2 беды: дураки и дороги. И если со вторым появились положительные сдвиги, то первое усугубилось дале...«Без русских дене...
  • виктор матвеев
    КНДР единственный союзник России предоставвщий ей реальную помощь, в отличии от никчемного, фейкового ОДКБ.КНДР поддерживает...
  • Анатолий Анатольев
    Неужели теперь хватит денег на картошку?!!!! И это еще Германию не начали БОМБИТЬ!!!!!!!Четыре триллиона ...

Больше дипфейков хороших и разных



Новая технология для создания дипфейков CihaNet

Китайская исследовательская группа и исследователи из США в сфере технологий искусственного интеллекта разработали новую технологию для создания дипфейков CihaNet. Предположительно, разработка может превзойти все предыдущие подходы.
Новый метод может выполнять смену лиц без необходимости исчерпывающего сбора и курирования больших выделенных наборов данных и обучения их в течение недели только для одной личности.
Новые разработанные модели обучались на двух популярных наборах данных о знаменитостях на одном графическом процессоре NVIDIA Tesla P40 в течение примерно трех дней.

Новый подход устраняет необходимость грубо внедрять образ человека в целевое видео, что часто приводит к характерным артефактам. Так называемые hallucination maps («карты галлюцинаций») используются для более глубокого смешивания визуальных аспектов, потому что система отделяет идентичность от контекста гораздо эффективнее, чем существующие методы. Самое известное в настоящее время программное обеспечение для дипфейков DeepFaceLab и конкурирующий форк FaceSwap выполняют сложные и часто вручную настраиваемые рабочие процессы для определения того, в какую сторону наклонено лицо, какие препятствия находятся на пути, и пр. В отличие от данных технологий, CihaNet не требует обращения лиц прямо в камеру для извлечения и использования полезной идентификационной информации.

Новая архитектура напрямую использует «контекстную» информацию для самого процесса преобразования посредством двухэтапной операции каскадной адаптивной нормализации экземпляра (C-AdaIN), которая обеспечивает согласованность контекста (то есть кожи лица и окклюзий) ID-соответствующие области.

Исследователи обучили четыре модели на двух очень популярных и разнообразных наборах данных открытых изображений ( CelebA-HQ и NVIDIA Flickr-Faces-HQ Dataset ), каждый из которых содержит 30 тыс. и 70 тыс. изображений соответственно.
Затем эксперты отрендерили серию случайных обменов между тысячами личностей, представленных в наборах данных, независимо от того, были ли лица похожими или даже совпадающими по полу, и сравнили результаты CihaNet с результатами четырех ведущих фреймворков дипфейка: FaceSwap , FaceShifter , FSGAN и SimSwap .
По словам исследователей, новая модель превзошла всех конкурентов. При оценке результатов использовались три показателя: структурное сходство, ошибка оценки позы и точность извлечения идентификатора, которая вычисляется на основе процента успешно извлеченных пар.

https://www.securitylab.ru/news/526535.php - цинк
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3474085.3475257 - описание технологии на английском

Осталось дождаться версий для коммерческого использования.

Ссылка на первоисточник
наверх