Esta red neuronal sabe cómo te verás en 50 años. ¿Cómo trabaja ella?

No es ningún secreto que ahora las redes neuronales son las más frecuentes.utilizado en fotografía. Ya hemos visto cómo pueden trabajar con la animación en una computadora normal, y las imágenes escritas por inteligencia artificial son más caras que las obras de artistas famosos. No es sorprendente que las redes neuronales constituyeran la base de la aplicación FaceApp, que en cuestión de días ganó popularidad en todo el mundo, asaltando las tiendas App Store y Google Play.

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¿Por qué la foto? La respuesta es realmente simple: hay muchas fotos y varias imágenes en la web. Y no solo mucho, sus billones! Probablemente, el número de fotos ha excedido por mucho tiempo al número de la población de la Tierra, e incluso si no todas las imágenes están dispuestas en Internet, todavía hay muchas de ellas. Por lo tanto, la red neuronal es mucho más fácil de entrenar en base a las fotos: puede "alimentar" una gran cantidad de datos que están en el dominio público. Así es como los desarrolladores de FaceApp lograron una impresionante precisión en el procesamiento de video: la aplicación es muy capaz de “envejecer” y rejuvenecer a las personas, cambiar el peinado y maquillarse artificialmente. Hay muchas posibilidades.

Nuestro compatriota está detrás del desarrollo de FaceApp.- Yaroslav Goncharov, un nativo de Yandex, quien fundó la compañía Wireless Lab. Varios proyectos de la nueva compañía se asociaron con la capacitación profunda de redes neuronales, y fue FaceApp la que se "disparó", ya que las fotos y los videos se convertirán en el tipo de información más importante en el futuro cercano. Con la ayuda del análisis de patrones en la apariencia de las personas, FaceApp crea nuevas imágenes en las que una persona se ve más joven, adulta o sonriente, por ejemplo.

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La aplicación se hizo popular después de unos pocosMeses después del lanzamiento a principios de 2017. FaceApp se ubicó en la parte superior de la App Store y Google Play en Rusia, los Estados Unidos, el Reino Unido, Francia, Alemania y muchos otros países. Pronto, la aplicación alcanzó los 40 millones de descargas. Curiosamente, la nueva ronda de popularidad de FaceApp trajo exactamente el "envejecimiento" del filtro. Muchos jóvenes estaban interesados ​​en cómo se verían después de 30, 40 e incluso 60 años, y FaceApp a expensas de la precisión de sus algoritmos les permitió hacerlo.

Los desarrolladores no revelan el algoritmo utilizado(como era de esperar). Quizás el proyecto se basa en el algoritmo de red neuronal generativa StyleGAN desarrollado por Nvidia. Fue él quien participó en el proyecto que esta persona no existe, lo que generó una persona realista que en realidad nunca existió. Es cierto que, en ese caso, el trabajo de dos redes neuronales tuvo lugar a la vez: una de ellas fue la responsable directa de crear la imagen, luego la segunda analizó la imagen en busca de realismo. Cuando se genera una cara, una red neuronal utiliza las características de varias personas a la vez, y luego las adapta con la edad correcta, las expresiones faciales, la longitud del cabello y otros parámetros.

En el caso de FaceApp, probablemente el generador primero.define los atributos de un rostro humano (desde la sonrisa hasta el cabello e incluso las pecas), y luego le impone los atributos de un rostro viejo / joven (como arrugas o, por el contrario, una piel suave), pero para que la imagen se vea como una real.

Autor de Hi-News.ru de 26 años de edad, después de que decidió cumplir con la vejez en Suiza.

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Cómo descargar FaceApp

La aplicación se puede descargar gratis para iPhone (aquí) y Android (aquí). Inicialmente, el conjunto inicial de herramientas está disponible, pero si se suscribe, obtenga filtros avanzados.

FaceApp recopilar datos de usuario?

Cuando usas servicios basados ​​enLas redes neuronales están mintiendo, deben entender que cada megabyte de datos "alimentado" se utiliza para un mayor aprendizaje de la red neuronal. Así que, en cierto sentido, la aplicación recopila datos de usuario. Y aquí hay dos caras de la medalla: en una, solo quieres mantener tus fotos contigo mismo; por otro lado, la red neuronal debe enseñarse de alguna manera, ya que sin esto, FaceApp no ​​podría cambiar las fotos de manera tan realista.

Por supuesto, para buenos desarrolladores deberíale advierte que están recopilando datos, de lo contrario, alguien podría pensar que luego serán revendidos y los publicistas se utilizarán para publicidad contextual. O una foto del autor de Hi-News.ru aparecerá en un anuncio de un solo banco para jubilados (espero que no).

Me pregunto qué tan lejos se moverán las redes neuronaleslos próximos años Hace solo dos años, Lyrebird de Montreal creó un sintetizador de voz basado en IA capaz de reproducir cualquier voz. Para seguir el sistema, solo se necesitan unos segundos para escuchar la voz de la persona requerida, sobre la base de la cual se creará el fragmento de sonido. La imitación exacta de la voz es posible mediante el uso de redes neuronales basadas en inteligencia artificial, trabajando en los mismos principios que las redes neuronales del cerebro humano. La IA aprende a reconocer las características del habla humana, y luego estos datos ya se utilizan para sintetizar una voz artificial. Así que las selfies están lejos del límite de usar redes neuronales.

Pero vale la pena considerar la recopilación de datos.