Не тайна, что на данный момент нейросети почаще всего употребляются в фото. Мы уже лицезрели, как они способны работать с анимацией на обыкновенном компе, а картины, написанные искусственным умом, уходят с молотка дороже произведений именитых живописцев. Логично, что конкретно нейросети легли в базу приложения FaceApp, которое за считанные деньки захватило популярность во всем мире, штурмуя магазины App Store и Google Play.
Илон Маск опосля того, как заселял Марс
Почему конкретно фото? Ответ по сути обычной — снимков и различных изображений в Сети весьма много. Да не попросту много, их млрд! Возможно, количество фото издавна превысило число населения Земли, и пусть не все снимки выкладываются в веб, их все равно весьма много. Потому нейросеть еще проще учить на базе фото: ей можно «скормить» огромное количество данных, которые находятся в открытом доступе. Конкретно так разрабам FaceApp удалось достигнуть впечатляющей точности в обработке видео — приложение весьма отлично умеет искусственно «состаривать» и омолаживать людей, поменять прическу, наносить мейкап — способностей там достаточно много.
За разработкой FaceApp стоит наш соотечественник — Ярослав Гончаров, выходец из «Yandex’а», который основал компанию Wireless Lab. Несколько проектов новейшей компании были соединены с глубинным обучением нейросетей, а «выстрелил» конкретно FaceApp, ведь конкретно фото и видео станут самым принципиальным типом инфы в не далеком будущем. С помощью анализа закономерности во наружности людей FaceApp делает новейшие изображения, на которых человек смотрится наиболее юным, взрослым либо, к примеру, улыбающимся.
Джеф Безос опосля того, как продал Amazon
Приложение сделалось пользующимся популярностью уже через несколько месяцев опосля выхода сначала 2017 года. FaceApp держался в топе App Store и Google Play в Рф, США (Соединённые Штаты Америки – государство в Северной Америке), Англии, Франции, Германии и почти всех остальных странах. Скоро приложение достигнуло отметки в 40 миллионов скачек. Любопытно, что новейший виток популярности FaceApp принес конкретно фильтр «состаривания». Почти всем юным людям было любопытно, как они будут смотреться через 30, 40 и даже 60 лет, а FaceApp за счет точности собственных алгоритмов дозволил им это создать.
Создатели не открывают применяемый метод (что логично). Может быть, в базе проекта лежит метод генеративных нейронных сетей StyleGAN, разработанный компанией Nvidia. Конкретно он был задействован в проекте thispersondoesnotexist, который генерировал близкие к реальности лица, которые по сути никогда не существовали. Правда, в этом случае имела пространство работа сходу 2-ух нейросетей: одна из их отвечала конкретно за создание изображения, опосля чего же 2-ая анализировала образ на предмет реалистичности. При генерации лица нейросеть употребляет черты сходу нескольких людей, а потом адаптирует их с необходимым возрастом, мимикой, длиной волос и иными параметрами.
В случае с FaceApp, возможно, генератор поначалу описывает атрибуты людского лица (от ухмылки до волос и даже веснушек), а потом накладывает на него атрибуты старенького/юного лица (вроде морщин либо, напротив, гладкой кожи) — но так, чтоб изображение смотрелось как истинное.
26-летний создатель Hi-News.ru опосля того, как решил повстречать старость в Швейцарии
Читайте также — Нейросеть Yandex’а написала пьесу для симфонического оркестра
Как скачать FaceApp
Приложение можно скачать безвозмездно для iPhone (вот здесь) и Android (тут). Вначале доступен исходный набор инструментов, но если оформите подписку, получите продвинутые фильтры.
FaceApp собирает данные юзеров?
Когда вы пользуетесь сервисами, в базе которых лежат нейросети, должны осознавать, что любой «скормленный» им мб данных употребляется для предстоящего обучения нейросети. Так что в неком смысле приложение вправду собирает пользовательские данные. И тут есть две стороны медали: с одной — свои фото охото держать лишь у себя; с иной — нейросеть необходимо как-то учить, ведь без этого FaceApp не сумел бы так близко к реальности изменять фото.
Естественно, по отличному создатели должны предупреждать о том, что собирают данные, по другому кто-то может помыслить, что потом их перепродадут и будут применять рекламщики для контекстной рекламы. Либо фото создателя Hi-News.ru покажется в рекламе 1-го банка для пожилых людей (надеюсь, что нет).
Любопытно, как далековато продвинутся нейросети в наиблежайшие пару лет. Всего два года вспять компания Lyrebird из Монреаля сделала речевой синтезатор на базе ИИ, способный воспроизвести хоть какой глас. Для подражания голосу системе довольно только нескольких секунд аудиозаписи голоса требуемого человека, на базе которых и будет сотворен звуковой фрагмент. Четкое подражание голосу может быть благодаря использованию нейронных сетей на базе искусственного ума, работающих по этим же принципам, что нейронные сети людского мозга (центральный отдел нервной системы животных и человека). ИИ обучается распознавать индивидуальности речи человека, а потом эти данные уже употребляются для синтеза искусственного голоса. Так что селфи — далековато не предел использования нейросетей.
Если вы не относитесь к этому серьезно, может быть стоит задуматься, ведь скоро схожих штук вокруг нас будет намного больше. Некие из их будут просто игрушками, но неких вправду нужно будет страшиться. Они сумеют весьма очень воздействовать на нашу сохранность и поменять обычный нам мир.
Но о сборе данных стоит задуматься.
