Генератор людей которых не существует нейросеть

Генерирование фотографий несуществующих людей – в чем смысл?

Современные технологии позволяют создавать фото людей, которых не существует в реальной жизни. Это происходит при помощи взаимодействия двух нейросетей, способных объединять черты нескольких людей в одно единое целое, и при этом генерировать фотографию человека, не существующего в реальной жизни. Рассмотрим, в каких целях это применяется, и какие сервисы помогают сгенерировать подобные фотографии.

Сгенерировать фотографию несуществующего человека – зачем это нужно?

Генеративные состязательные сети представляют собой искусственный интеллект, который способен работать с большим количеством материала, необходимого для создания уникального человеческого образа. На сегодняшний день разработано большое количество онлайн-сервисов которые формируют подобные фотографии на основе соединения черт лица и поз сразу нескольких людей. Однако изначально достаточно трудно понять, для каких целей можно использовать подобные сервисы.

Возможные варианты использования сгенерированных фотографий:

создание искусственных моделей для демонстрации одежды и других товаров;
публикация разнообразной информации в социальных сетях;
обман пользователей в интернете;
реклама товара (не придется оплачивать работу модели, так как человека просто не существует);
написание отзывов в интернете;
для разнообразных личных целей.

От лица несуществующего человека, который очень похож на настоящего, можно опубликовать любую информацию, вести аккаунт в социальной сети или блог, размещать фотографии в интернете и т.д. Главное «оружие» таких людей – никто не догадается, что картинка ненастоящая. Именно поэтому подобные технологии могут быть использованы в мошеннических целях, а значит нужно быть предельно осторожным.

Сгенерировать фотографию несуществующего человека – обзор доступных решений

Если возникла потребность сгенерировать фото человека, которого не существует в реальной жизни, можно воспользоваться специализированными онлайн-сервисами. Иногда фотографии могут иметь различные дефекты, но всегда можно сгенерировать новое изображение. Рассмотрим наиболее популярные онлайн-сервисы подобного рода.

О сервисе thispersondoesnotexist.com – возможности, преимущества, особенности, недостатки. Как его можно использовать?

Данный онлайн-сервис предназначен для генерации лиц несуществующих людей. Как только пользователь заходит на официальный сайт , то сразу же генерируется новое лицо с учетом различных мельчайших деталей. Нейросеть совмещает сразу несколько особенностей человеческих лиц, чтобы в итоге сформировать уникальное лицо.

Преимущество этого онлайн-сервиса заключается в оперативности генерации фотографии: при обновлении страницы создается новое несуществующее лицо. Недостаток данного сервиса заключается в том, что иногда могут возникать определенные неточности в генерируемом изображении, или искажение сформированного фото.

О сервисе generated.photos – возможности, преимущества, особенности, недостатки. Как его можно использовать?

Данный онлайн-сервис также базируется на генерации несуществующих лиц, с помощью нейросети. Качество данного сервиса намного выше предыдущего, генерируемые изображения более реалистичные. Для его создания были приглашены 29 моделей. Их съемки происходили с разных ракурсов, после чего все необходимые данные были загружены в нейросеть, а затем сгенерированы.

Преимущества данного сервиса заключаются в возможности получения более 100 000 непохожих друг на друга лиц, не существующих в реальной жизни. Недостатков пользователи практически не отмечают, онлайн-сервис бесплатный и находится в свободном доступе.

Можно воспользоваться результатами генерации при создании рекламы, брошюр, бюллетеней, презентаций, сайтов и в других правомерных целях. Продукты нейросети применяются даже в образовательной сфере.

Советы и выводы

Несуществующие лица можно использовать как в личных, так и в коммерческих целях. Сервисы для создания реалистичных фотографий несуществующих людей абсолютно бесплатны и находятся в открытом интернет-доступе.

Рекомендации, которых необходимо придерживаться при работе с нейросетями:

обращать внимание на возможные видимые дефекты, которые могут сформироваться при противоречии между нейросетями;
осторожно относиться к информации, опубликованной в интернете, поскольку продуктами нейросетей могут воспользоваться мошенники;
не оставаться на подобных сайтах слишком долго, поскольку это может начать плохо действовать на психику: большое количество несуществующих людей часто становится причиной паранойи.

Таким образом, если использовать сервисы для создания фотографий несуществующих людей по назначению, то они могут оказаться весьма полезными. Для тех, кто постоянно ищет моделей для рекламы и других коммерческих целей, это позволит сэкономить не только время, но и деньги. Прекрасная разработка, которая со временем будет только совершенствоваться.

Пожалуйста, оставьте свои отзывы по текущей теме статьи. Мы очень благодарим вас за ваши комментарии, отклики, подписки, дизлайки, лайки!

Источник

Хоть на паспорт: нейросеть создает лица, которых никогда не существовало

Американский разработчик графических процессоров Nvidia 10 февраля представил алгоритм StyleGAN, который с помощью нейросетей может создавать новые изображения. Компания опубликовала исходный код алгоритма в открытом доступе, чтобы все желающие могли «натренировать» его на собственном компьютере.

Алгоритм StyleGAN позволяет создавать несуществующие лица, используя при этом черты лиц реальных людей. Все атрибуты, например, улыбку, морщины и волосы он подгоняет в соответствии с нужным полом и возрастом человека на картинке.

Через несколько дней программист Uber Филлип Ванг на базе разработок Nvidia создал сайт ThisPersonDoesNotExist, который моментально генерирует лица людей, которых не существует. «Я решил покопаться в собственных карманах и повысить осведомленность общества о такой технологии», — написал он в своем фейсбуке.

Программист отметил, что человеческий мозг способен распознавать лица людей лучше любых других образов.«Поэтому я использовал именно эту предварительную модель», — рассказал он, отметив, что разработчики также представили модели для генерирования изображений кошек, автомобилей и спален.

При переходе по ссылке не экране сразу появляется лицо несуществующих женщины и мужчины. Чтобы получить новое изображение, нужно обновить страницу браузера. Несмотря на то, что полученные персонажи действительно выглядят как обычные люди, некоторые изображения получились не очень реалистичными.

Тем не менее план Ванга сработал: благодаря его сервису кодом Nvideo заинтересовалось множество интернет-пользователей. При этом алгоритм они применяли по отношению к самым разным картинкам — от изображения котов до анимэ-персонажей.

Один из пользователей твиттера поделился роликом о том, как алгоритм справился с обработкой анимэ-героев.

Другие опробовали исходный код Nvidia на кошках.

The new StyleGAN code is super neat. You can cross-breed latent vectors to get a sort of style transfer effect. pic.twitter.com/TXWzcZjai9

Некоторые решили «поиграться со шрифтом».

#LatentFonts as the next iteration of #VariableFonts? Tried #StyleGAN on a 50k fonts dataset collected by @fulhack — Now I’m stuck watching this loop pic.twitter.com/UKCexhJKiF

А кто-то пропустил через алгоритм целую библиотеку мировой живописи.

On random interpolation, the truncated latent space also looks surprisingly continuous & morphologically coherent. pic.twitter.com/4d55xylLyU

Любители современного стрит-арта поэкспериментировали с граффити.

Через алгоритм пропустили даже архитектурные изображения.

We got our first result for training StyleGAN with gothic architecture dataset of

80k hand picked images. Really exciting! pic.twitter.com/ijpVHOpe9z

Один из пользователей решил с помощью алгоритма заставить улыбнуться Дональда Трампа.

«StyleGAN encoder, from real images to latent representation»
Make Trump smile again
The latent representation of the encoder can be moved along some direction in latent space, e.g. «smiling direction» and transformed back into images by generator.
Link: https://t.co/5AfQNYMark pic.twitter.com/UFxXiWJbD8

Автор одного из аккаунтов рассказал, что загрузил фотографию несуществующей девушки через сервис по поиску похожих лиц. Как ни странно, сервис нашел несколько девушек.

Источник

Этот сайт показывает людей, которых не существует. Их генерирует нейросеть

В сети появился сайт, на котором можно увидеть лица несуществующих людей. С каждым вашим обновлением сайта нейросеть генерирует нового «человека».

Сайт создал разработчик программного обеспечения Uber Филипп Ванг. Алгоритм StyleGAN, который генерирует лица, написан компанией Nvidia

Фотографии выглядят вполне реалистично, потому что алгоритм построен на работе двух нейросетей. Одна создаёт картинку, а вторая — проверяет её на правдоподобность

Правда и эта нейросеть ошибается. Иногда эффекта «зловещей долины» не избежать. Под постом на сайте Pikabu пользователи делятся жуткими багами

Подпишитесь на нашу страницу в фейсбуке, там много веселых видео и добрых открыток.

Подпишитесь на наш инстаграм, и вы первыми узнаете, что вышел новый пост.

Подпишитесь на канал likeyou в Яндекс.Дзене, чтобы читать посты вместе с новостями.

Источник

Как настоящие. Сайт генерирует лица несуществующих людей каждые несколько секунд

Немногим более года назад Nvidia представила генеративно-состязательную сеть, способную генерировать фотографии несуществующих людей. И если в то время эта технология считалась ультрасовременной, то теперь её можно опробовать в браузере смартфона на сайте thispersondoesnotexist.com, сообщает The Next Web.

Сайт генерирует лица каждые несколько секунд. Можно без остановки обновлять страницу, и каждый раз алгоритм будет выдавать уникальное реалистичное изображение, хотя иногда «выдающие» его изъяны легко заметны невооружённым глазом.

Генеративно-состязательные сети, концепцию которых предложил исследователь Google Ян Гудфеллоу, представляют собой комбинацию двух нейросетей. Одна из них (генератор) учится создавать что-либо — в данном случае человеческие лица, а вторая (дискриминатор) пытается определить подлинность изображения. Процесс продолжается до тех пор, пока первая сеть не научится «обманывать» вторую, а когда это происходит, разработчик проверяет результат и при необходимости корректирует алгоритмы.

Исследователи Nvidia не просто реализовали свой алгоритм в виде несколько странного веб-сайта. По их словам, они также перепроектировали архитектуру генератора таким образом, который позволяет лучше контролировать процесс синтеза. Результат — на thispersondoesnotexist.com.

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Телеграм-бот.

А также подписывайтесь на наш Телеграм-канал.

Источник

Пробую найти реальных двойников несуществующих людей, созданных нейросетью

В февраля 2019 года программист и бывший сотрудник Uber Филлип Ван запустил сайт thispersondoesnotexist.com , который работает на основе созданной NVIDIA нейросети StyleGAN и генерирует изображения несуществующих людей.

Результаты работы этого веб-сервиса удивляют тем, насколько естественными и живыми получаются «искусственно» созданные лица. Вот смотришь на эту девушку и кажется, что в точь-точь такая же работает менеджером в соседнем «Сбербанке».

Давайте попробуем создать пять случайных лиц и посмотреть, получится ли хотя бы для одного из них найти двойника или очень похожего человека среди пользователей VK и «Одноклассников» (для этой цели буду использовать сервис search4faces.com ).

Итак, максимальное сходство (44.19%) оказалось с главной фотографией на странице некой Софии Тумбочкиной. Но на глаз сходство кажется гораздо большим чем 44%.

Будто бы одна и та же женщина, но с разным загаром и макияжем.

Сначала стало даже как-то не по себе, но.

Просмотр страницы Софии Тумбочки показал, что это пустой профайл и аватарка для него с очень высокой вероятностью тоже сгенерирована нейросетью . Обратите внимание, как смазано второе лицо на фото.

Такое часто бывает, когда thispersondoesnotexist.com пытается создать два лица одновременно.

Стоит отметить, что все лица, созданные StyleGAN чем-то неуловимо схожи между собой.

После долгих игр с этой нейросетью даже начинает казаться, что теоретически сможешь интуитивно отличать их от реально существующих людей.

Самый точное сходство — 45,36%. В принципе, в гипотетической молодости этот несуществующий мужчина мог примерно так и выглядеть.

44.19%. Если бы этот несуществующий человек мог чуть растолстеть, сбрить бороду и улыбнуться, то он бы превратился в Виктора Путинцева из Новокузнецка.

46.58%. Если бы не цвет глаз, то можно было бы подумать, что это одна и та же девушка но с разным цветом волос. Хотя если присмотреться, то ощутимые различия все же заметны.

Снова 44%, но между этими фото сходство, на мой взгляд самое минимальное из всех приведенных примеров.

С Denise из Испании процент сходства чуть ниже (43.51%), но общего гораздо больше (рот, нос, подбородок). Открываем профиль VK и снова видим пустую страницу. Присматриваемся к фото и видим, что лицо мисс Magalhães тоже может быть творением искусственного интеллекта.

Еще пара десятков попыток найти двойника несуществующего человека с помощью search4face.com показали, что максимально сходство с реальным человеком всегда находится в диапазоне 42-47%.

Аналогичный расклад получается и при поиске по фото реальных людей. Ни разу (хотя пользуюсь сервисом несколько лет) не попадался чей-то двойник с более чем 50% сходством. Зато лиц с 40-45% сходство всегда отображается довольно много.

Думаю, такие результаты наглядно показывают, как удивительно эффективно работает нейросеть StyleGAN.

Источник