Главная / Разработчики / Facebook AI / Нейронная сеть генерирует реалистичные лица

Нейронная сеть генерирует реалистичные лица

ec4724aeda5ddddd3edc7af0fae37abdИсследователи из компаний Indico в Бостоне, штат Массачусетс и “Facebook’s AI research lab” в Нью-Йорке создала нейронную сеть, умеющую «придумывать» фотореалистичные изображения.

ИНС или Искусственная нейронная сеть — это модель описанная математически, а также её аппаратное или программное воплощение, строящаяся по принципу функционирования и организации нейронных сетей живых организмов — сетей нервных клеток биологического организма.

На данный момент ИНС применяются в различных сферах, включая распознавание образов, прогнозирование, работа с “Большими данными”. Алек Рэдфорд (Alec Radford) из компании Indico с коллеги решил взглянуть на такую разновидность ИНС как генеративная состязательная сеть (generative adversarial network).
Одна из частей такой сети создаёт массив с ложными данными чтобы «обмануть» другую часть. Идея была в том, что если с некоторой периодичностью повторять этот процесс, то система сможет создавать наиболее качественные образы. Исследователи обучали систему используя в своей основе массив изображений спален.  Потом систему просили сгенерировать собственные изображения.

Чтобы проверить теорию, что система на самом деле создает уникальные изображения, а не использует заготовленную базу данных, специалисты просили систему сгенерировать серию различных версий одного и того же изображения спальни — к примеру, со столом, без окна или плазменным телевизором.

Такой прием позволил узнать наверняка, что система с умела генерировать интерьеры самостоятельно. К тому же, специалисты научили систему генерировать изображения, где одна главная часть (например, телевизор) чем-то заменена. Например, система заменяет телевизор камином, или окном. Такое действие даёт понять, что система начала «понимать», как выглядит определенная часть интерьера. 38ecf8df7726f1e51c7d4372ee9e6eea

Похожий принцип может использоваться и для других снимков, к примеру, фотографий с лицами людей. В следующем опыте исследователи просили систему выбрать на фото улыбающуюся женщину, затем сделать её выражение лица нейтральным и «добавить» рядом мужчину. Основная цель — выделить задачу «улыбка» и объединить ее с задачей «мужчина».В итоге исследователи кучу изображений лыбящихся мужчин.
К сожалению сейчас изображение ограничено размером 32*32 пикселя, это делает работу системы более эффективной и быстрой.
Следующий часть работы — это перенос подобной схемы на аудио и видео. Остаётся ждать эффекта 3D и мы получим компьютерные игры с эффектом Матрицы.

comments powered by HyperComments

Посмотрите также

Deep Learning, теперь и в OpenCV

Данная статья является кратким обзором возможностей dnn — модуля OpenCV, предназначенного для работы с нейросетями. Если вам интересно, что это такое, что оно умеет и как быстро работает, добро пожаловать под кат. Пожалуй, многие согласятся, что OpenCV является наиболее известной библиотекой компьютерного зрения. За долгое время своего существования она приобрела обширную аудиторию пользователей и стала, [...]