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人工智能越来越拿手对人类“说谎”。尽管它们还无法压服、成心误导别人,但它们现已可以发明出不存在的声响和图画,看上去还传神无比。

虚伪的人类相片

近来,来自日本的研究人员运用神经网络制造了传神的高清视频,里边是各式各样穿戴衣服的人类图画,但实际上并不存在。

(视频截图)

担任这次令人张口结舌的技能演示的公司是DataGrid,一家依据日本京都大学校园的草创公司。

正如视频所示,人工智能算法可以幻想出一连串传神的人类图画,而且衣服和形状可以不断改变。视频中也没有任何图画伪影或古怪的小毛病,这些“泄露”之处标志着生成图画的测验失利。

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和许多生成式人工智能东西(包含去stop,假房源、假相片、假简历,甚至假猫……这群人要把神经网络玩坏了!,爱心筹年佳士得拍卖会上拍出高价的人工智能艺术品)相同,这个最新的演示是运用一种叫做生stop,假房源、假相片、假简历,甚至假猫……这群人要把神经网络玩坏了!,爱心筹成式对立网络(GAN)的东西创立的。

GAN使两个人工神经网络相互竞争。在这种状况下,一个“生成器”网络生成新的图画,而另一个“鉴别器”网络企图找出哪些图画是计算机生成的,哪些不是。跟着时刻的推移,这个对立stop,假房源、假相片、假简历,甚至假猫……这群人要把神经网络玩坏了!,爱心筹进程让“生成器”网络变得张亮麻辣烫满足拿手创立图画,然后每次都能成功地诈骗“鉴别器”。

不过,这或许也没有幻想的那么难,因为视频中的人类处于简略的白色布景中,然后最大极限地减少了或许的布景紊乱,这或许会影响创立的图画质量。

这显然是一个令人惊叹的技能进步,但一起也让人有些忧虑,有了这样绘声绘色的AI图画,假新闻或许也将变得愈加难以分辩。

虚伪的人脸

一个名叫ThisPer高血压的医治与饮食sonDoesNotExist的网站运用对立神经网络也发明出了十分传神的虚伪人脸。

它运用的是英伟达在上一年发布的StyleGAN算法,用真人相片来练习,生成人工组成的相似相片。

(YOUTUBE截图)

英伟达表明,其GAN是环绕一个名为“风格搬运”的概念构建的。该体系分析了三种根本风格——粗糙、中等、精密——并将它们透明地融组成一种全新的东西,而不是企图将不同面孔的元素复制粘贴到一个怪人身上。

“粗糙”包含姿态、脸型或发型等参数。“中等”包含面部特征,如鼻子、脸颊或嘴巴的形状。终究,“精密”选项会影响面部特征的色彩,比方皮肤和头发。科学家们表明,为了消除与白毛女新组成人脸无关的噪声,该发生器还“可以从高档特点中别离出无关紧stop,假房源、假相片、假简历,甚至假猫……这群人要把神经网络玩坏了!,爱心筹要的改变”。

例如,它可以区别发型荏苒怎样读和实在的头发,消除前者,罄而运用后者的终究相片。它还可以指定怎么运用款式来取得或多或少奇妙的作用。

英伟达的体系不只可以生成全新的组成人脸,还能无缝地修正真人的特定特征,比方年纪、头发或肤色。这样一个体系的运用是惊人的。比方,人们可以精确地在做发型之前就预览发型的改变。

ThisAi吉他手智仁rBNBDoesNotExist网站的创始人克里斯托弗•施密特(Christopher Schmidt)在承受采访时说:“我之所以对这个ThisPersonDoesNotExist感兴趣,是因为我不理解这样的东西怎样或许行得通。”

“我想,这个模型肯定是需求某个模巴氏刷牙法板来制造图画的。当我发现它不是——它真的可以承受任何随机的输入集,并将其转换成一张实在的脸的图画时,我大吃一惊。我彻底供认,我依然不理解它杨采妮是怎么作业的,miracast但我理解它的确能做到,这是一个风趣的范畴。”

Airbnb虚伪房源

Airbnb房源是另一个被网友们用来“调戏”的东西。ThisAirBNBDoesNotExist网站可以主动生成不存在的Airbnb房源图片,每次改写都会呈现一个虚伪的房源,网页上的相片、文字描绘、发布人头像均由计算机主动生成。

因为运用的模型十分简略,文字描绘多有不合逻辑之处,但乍看上去仍是能以假乱真。

(网络截图)

依据 制造者Christopher Schmidt 在 Twitter 的介绍,生成每个网页用一块 GPU 只需 0.5 秒。

他表明,这个网站在构建图片和卧室相片时运用 StyleGAN算法,一些文本网络的练习运用了tf.keras 来生成地址称号、房主姓名薛、标题和描绘。一切的数据练习进程都在谷歌的Colab上完结,该渠道上可以免费运用GPU和TPU来练习和生成数据。

每个模型都stop,假房源、假相片、假简历,甚至假猫……这群人要把神经网络玩坏了!,爱心筹可以做出独improve立的猜测,所以会经常呈现各部分信息不般配的状况,比方描绘信息中说某套房子有一间卧室,但列表信息中显现有四间卧室,或许外观和姓名摆放不齐等。

虚伪的抽象派画作

Reddit上一位网友运用StyleGAN练习生成了999幅抽象派画作。在数据方面,选用的是Kaggle上名为”Painter by Numbers“项目中的数据集,其间大部分的图画数据来源于http://WikiArt.org网站。

其间,只选用了≥1024X2014的图画。在GTX 1080 TI上的练习时刻大约是5天。

不过作者表明,该模型企图生成人脸的部分并不是很完美,但其它部分还算可以。

虚伪的二次元人物

无限生成二次元妹子的网站也是运用StyleGAN算法制造的。这个网站卤鸡爪的做法可以主动生成二次元人物。

“我考虑了内涵的文娱要素、高质量的可用性、数据和机器学习的真实困难等很多要素,然后选择了二次元人物。”ThisWaifuDoesNotExist网站的创始人Gwern Branwen称。

“这并不是你在许多已宣布的论文中都能看到的东西,而是每个人都能赏识的东西:欠好的效果很dpcqxs风趣,而好的效果甚至更风趣。”

虚伪的猫、简历和草创公司

此外,还有网站可以主动生成不存在的猫咪图片,尽管其间有些看起来有点怪异。此外还有网站可以生成虚伪的简历,甚至是虚伪的草创公司网页。

(在线黄色网站图:虚伪的猫)

(图:虚伪的简历)

(图:虚伪的草创公司网页)

英伟达将StyleGAN算法开源后,不少人都运用它来做出了各种好玩的作用,其间最臭名远扬的便是“Deepfake”,它将一些女明星的脸“拼接”到色情艺人身上。

除了以上这些比如,还有虚伪的轿车、食物等等依据 StyleGAN 模型的“造假效果”,如雨后卢敏仪害了蔡枫华春笋相同不断涌现。甚至有人把这些“造假效果”汇总到了一个网站恋男乱女,叫“这些东西都不存在”。

这些相似的“造假”网站背面的技能都是相同的,网站的大致布局也相同,答应用户重复改写,每次都供给100%的新图片。

尽管这引发了人们的忧虑,但值得注意的是,完结这一使命需求在8个英伟达Tesla图形处理器进步行为期一周的人工智能训练,每个处理器的本钱高达数千美元——而这些不是马马虎虎能办到的工作。

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