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假房源、假照片、假简历,甚至假猫……这群人要把神经网络玩坏了!

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人工智能这麼擅长对人类“撒谎”。尽管它们还无法说服、故意误导他人,但它们将会都还都能否创发明者者不占据 的声音和图像,看上去还逼真无比。

虚假的人类照片

近日,来自日本的研究人员利用神经网络制作了逼真的高清视频,后边是各种各样穿着衣服的人类图像,但实际上何必 占据 。

(视频截图)

负责这次令人瞠目结舌的技术演示的公司是DataGrid,一家基于日本京都大学校园的初创公司。

正如视频所示,人工智能算法都还都能否想象出一连串逼真的人类图像,然后衣服和价值形式都还都能否不断变化。视频中也这麼任何图像伪影或奇怪的小毛病,哪此“露馅”之处标志着生成图像的尝试失败。

和统统生成式人工智能工具(包括去年佳士得拍卖会上拍出高价的人工智能艺术品)一样,两种最新的演示是使用两种叫做生成式对抗网络(GAN)的工具创建的。

GAN使另一个多多 人工神经网络相互竞争。在两种具体情况下,另一个多多 “生成器”网络生成新的图像,而只是我“鉴别器”网络试图找出哪此图像是计算机生成的,哪此全部都是。随着时间的推移,两种对抗过程让“生成器”网络变得足够擅长创建图像,从而每次都能成功地欺骗“鉴别器”。

不过,这或许也这麼想象的这麼难,将会视频中的人类占据 简单的白色背景中,从而最大限度地减少了将会的背景混乱,这将会会影响创建的图像质量。

这显然是另一个多多 令人惊叹的技术进步,但并肩也你会统统担忧,有了只是我栩栩如生的AI图像,假新闻或许也将变得更加难以分辨。

虚假的人脸

另一个多多 叫石ThisPersonDoesNotExist的网站利用对抗神经网络也创发明者者了非常逼真的虚假人脸。

它利用的是英伟达在去年发布的StyleGAN算法,用真人照片来训练,生成人工合成的之类照片。

(YOUTUBE截图)

英伟达表示,其GAN是围绕另一个多多 名为“风格转移”的概念构建的。该系统分析了两种基本风格——粗糙、中等、精细——并将它们透明地融合成两种全新的东西,而全部都是试图将不同面孔的元素克隆qq粘放入另一个多多 怪人身上。

“粗糙”包括姿势、脸型或发型等参数。“中等”包括面部价值形式,如鼻子、脸颊或嘴巴的价值形式。最后,“精细”选项会影响面部价值形式的颜色,比如皮肤和头发。科学家们表示,为了消除与新合成人脸无关的噪声,该占据 器还“都还都能否从高级属性中分离出无关紧要的变化”。

之类,它都还都能否区埋点型和真实的头发,消除前者,而应用后者的最终照片。它还都还都能否指定怎样应用样式来获得统统微妙的效果。

英伟达的系统不仅都还都能否生成全新的合成人脸,还能无缝地修改真人的特定价值形式,比如年龄、头发或肤色。只是我另一个多多 系统的应用是惊人的。比如,我们都都歌词 都还都能否准确地在做发型然后 就预览发型的变化。

ThisAirBNBDoesNotExist网站的创始人克里斯托弗•施密特(Christopher Schmidt)在接受采访时说:“我不言而喻对两种ThisPersonDoesNotExist感兴趣,是将会我不明白只是我的东西为什么我么我将会行得通。”

“你会要,两种模型肯定是时要某个模板来制作图像的。当我发现它全部都是——它真的都还都能否接受任何随机的输入集,并将其转加进一张真实的脸的图像时,我大吃一惊。我全部承认,我仍然不明白它是怎样工作的,但我明白它确实能做到,这是另一个多多 有趣的领域。”

Airbnb虚假房源

Airbnb房源是只是我被明星微博 见面们用来“调戏”的东西。ThisAirBNBDoesNotExist网站都还都能否自动生成不占据 的Airbnb房源图片,每次刷新全部都是总爱 出现另一个多多 虚假的房源,网页上的照片、文字描述、发布人头像均由计算机自动生成。

将会使用的模型非常简单,文字描述多有不合逻辑之处,但乍看上去还是能以假乱真。

(网络截图)

根据 制作者Christopher Schmidt 在 Twitter 的介绍,生成每个网页用一块 GPU 只需 0.5 秒。

他表示,两种网站在构建图片和卧室照片时使用 StyleGAN算法,统统文本网络的训练使用了tf.keras 来生成地点名称、房主姓名、标题和描述。所有的数据训练过程全部都是谷歌的Colab上完成,该平台都还都能否都还都能否免费使用GPU和TPU来训练和联 成数据。

每个模型都都还都能否做出独立的预测,统统统统会总爱 总爱 出现各偏离 信息不相配的具体情况,比如描述信息中说某套房子有一间卧室,但列表信息中显示有四间卧室,将会外观和名字排列不齐等。

虚假的抽象派画作

Reddit上一位明星微博 见面利用StyleGAN训练生成了999幅抽象派画作。在数据方面,采用的是Kaggle上名为”Painter by Numbers“项目中的数据集,其中大偏离 的图像数据来源于http://WikiArt.org网站。

其中,只采用了≥1024X2014的图像。在GTX 1030 TI上的训练时间要花费是三天。

不过作者表示,该模型试图生成人脸的偏离 何必 是很完美,但其它偏离 还算都还都能否。

虚假的二次元角色

无限生成二次元妹子的网站也是利用StyleGAN算法制作的。两种网站都还都能否自动生成二次元角色。

“我考虑了内在的娱乐因素、高质量的可用性、数据和机器学习的真正困难等众多因素,然后选着了二次元角色。”ThisWaifuDoesNotExist网站的创始人Gwern Branwen称。

“这何必 在等你在统统已发表的论文中都能看得人的东西,只是我每所另一本人都能欣赏的东西:不好的结果很有趣,而好的结果甚至更有趣。”

虚假的猫、简历和初创公司

此外,还有网站都还都能否自动生成不占据 的猫咪图片,确实其中统统看起来不得劲诡异。此外还有网站都还都能否生成虚假的简历,甚至是虚假的初创公司网页。

(图:虚假的猫)

(图:虚假的简历)

(图:虚假的初创公司网页)

英伟达将StyleGAN算法开源后,不少人都利用它来做出了各种好玩的效果,其中最臭名昭著的只是我“Deepfake”,它将统统女明星的脸“拼接”到色情演员身上。

除了以上哪此例子,还有虚假的汽车、食物等等基于 StyleGAN 模型的“造假成果”,如雨后春笋一样不断涌现。甚至另一本人把哪此“造假成果”汇总到了另一个多多 网站,叫“哪此东西全部都是占据 ”。

哪此之类的“造假”网站转过身的技术全部都是一样的,网站的大致布局也一样,允许用户重复刷新,每次都提供30%的新图片。

确实这引发了我们都都歌词 的担忧,但值得注意的是,完成两种任务时要在8个英伟达Tesla图形防止器上进行为期一周的人工智能培训,每个防止器的成本高达数千美元——而哪此全部都是随随便便能办到的事情。

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