Ci viene fornita un'ampia quantità di informazioni sull'intelligenza artificiale e sulle reti che può tessere per fornire notizie false. Lascia un po' di spazio per altre notizie, questa volta per l'impresa di NVIDIA nel fornire immagini false. Aspettare, stiamo vedendo le foto di un uomo e una donna ed entrambi sembrano totalmente autentici, eppure sono generati dal computer.

Che cosa sta succedendo? Un team di NVIDIA ha dimostrato di poter imitare l'aspetto delle foto reali, meglio di quanto tu possa immaginare, con un nuovo generatore. Paul Lilly in Hardware caldo :non solo non credere a tutto ciò che leggi ma ora non credere a tutto ciò che vedi.

Il loro metodo non richiede la supervisione umana. Se entri nel "cervello" del loro concetto, il generatore non tratta un'immagine come un'immagine ma piuttosto come una raccolta di stili. grossolano. Mezzo. Bene.

In breve, è più facile di prima generare immagini false credibili. Gli osservatori tecnologici stanno guardando Thispersondoesnotexist.com che utilizza il codice precedentemente rilasciato dai ricercatori Nvidia su GitHub. Questo sito Web genera istantaneamente nuove immagini facciali.

Ogni volta che carichi la pagina sul sito, un algoritmo genera da zero un nuovo volto umano. "Il sito web è stato creato da Phillip Wang, " segnalato SlashGear , "che ha utilizzato la rete di conflittualità generativa di NVIDIA, StileGAN, per farlo. È un sito web abbastanza semplice per quanto riguarda il design, in quanto mostra solo una singola immagine di un volto umano quando lo visiti."

Abbastanza semplice, infatti. Se vai sul sito thispersondoesnotexist.com vedi un volto di donna, Per esempio, fare clic su aggiorna, bingo, tutta un'altra faccia, da maschio adulto, alla femmina adulta, alla bambina, all'adolescente di sesso femminile, ancora e ancora. Questo è tutto. Nessun testo. Nessuna pubblicità. Che cosa è questa storia? E più importante, perché gli osservatori tecnologici ne parlano?

Guardando il sito questa persona non esiste, Lilly ha spiegato cosa aspettarsi se si fa clic sul sito Web; genererà "una nuova immagine facciale da zero da un vettore dimensionale 512 ogni volta che premi il pulsante di aggiornamento nel tuo browser".

Così, cos'è questa rete generativa avversaria (GAN) soprannominata StyleGAN che SlashGear menzionato?

Rani Horev, LyrnAI , ha avuto una spiegazione utile nel contesto delle immagini:"Il loro obiettivo è sintetizzare campioni artificiali, come immagini, che sono indistinguibili dalle immagini autentiche. Un esempio comune di un'applicazione GAN è generare immagini di volti artificiali imparando da un set di dati di volti di celebrità".

Tutte le strade portano a un documento su arXiv, scritto dai ricercatori NVIDIA, Tero Karras, Samuli Laine e Timo Aila. Il documento è intitolato, "Un'architettura generatore basata sullo stile per reti generative contraddittorie". Hanno discusso di una "nuova architettura" per i GAN, uno che porta a un "apprendimento automatico, separazione non supervisionata di attributi di alto livello."

I ricercatori di NVIDIA hanno rilasciato StyleGAN su github.com/NVlabs/stylegan, secondo un post di Facebook all'inizio di questo mese.

Jackson Ryan di CNET ha detto:"La rete neurale è abbastanza versatile da non essere solo facce che può evocare, ma camere da letto, automobili e persino gatti."

Sincronizzato parlato di questa versatilità. "I ricercatori hanno visto risultati impressionanti utilizzando il nuovo generatore per creare immagini di camere da letto, macchine, e gatti con il set di dati di comprensione della scena su larga scala (LSUN)."

Gesù Diaz in Azienda veloce , usando un esempio di calchi, ha offerto un'utile istantanea di StyleGAN come rete generativa di contraddittorio. "È composto da due algoritmi:il primo genera gatti in base al suo addestramento su migliaia di immagini di gatti, mentre il secondo valuta le immagini sintetiche e le confronta con le foto reali. Quindi, la seconda IA ​​fornisce un feedback al primo sul suo lavoro, fino a quando non riesce finalmente a creare ritratti sempre credibili."

Diaz ha osservato che gli autori dell'articolo hanno affermato che una combinazione di tecnologie è stata utilizzata per "eliminare il rumore irrilevante per il nuovo volto sintetico, ad esempio, distinguere un fiocco sulla testa di un gatto e scartarlo come superfluo."

Jessica Miley in Ingegneria interessante :"Infine, si spera che questi GAN possano essere utilizzati per sviluppare mondi virtuali completi utilizzando metodi automatizzati anziché hard coding."

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