fbpx

AI dokáže vyrobit obrázky k nerozeznání od skutečnosti 2 fotografie
Fotografie, které "nakreslí" umělá inteligence, jsou k nerozeznání od těch pravých.

Nová technologie neslouží pouze k zábavě – lze ji využít například k odhalování deep fakes.

Zveřejněno: 9. 10. 2018
Přečteno 3265x

DeepMind, dceřiná společnost Googlu, a Heriot-Watt University věří, že jejich verze umělé inteligence bude velmi brzy umět taková kouzla s obrazovou syntézou, že vygenerované obrázky budou k nerozeznání od fotografií reálných objektů.

V článku publikovaném na serveru Arxiv.org je popisována umělá inteligence, která umí vyrábět fotky jídla, portréty krajiny a třeba i dojímavé fotky zvířátek. A činí to velice působivé a uvěřitelné. V některých případech je téměř nemožné poznat, že nejde o tradiční fotoaparátem pořízené momentky. Doposud prý šlo obrázky vytvořené umělou inteligencí od reálných fotografií jednoduše odlišit. Nový projekt ovšem na uvěřitelnosti hodně zapracoval.

158 milionů parametrů

Jde o vysoce optimalizované generativní kontradiktorní sítě (generative adversial networks - GAN) a dvouprocesové neuronové sítě sestávají z generátorů, které produkují vzorky, a diskriminátorů, které rozlišují mezi generovanými obrázky a věcmi v reálném světě. Systém nazvaný "BigGANa" pracuje s větší šarží fotek a čtyřnásobkem parametrů (158 milionů) než doposud. A tato vylepšení jsou znát. Generátor má k dispozici více dat a má se tedy z čeho učit.

ai foto3

Zkuste tyhle fotografie ukázat svým kolegům... jestli poznají, že to vlastně žádné fotografie nejsou.


Výzkumníci získali obrazovou databázi ImageNet, kterou spravují univerzity Stanford a Princeton. Jde o 300 milionů fotek rozdělených do 18 tisíc kategorií. Sítě GAN tedy umějí vytvořit obrázky z ničeho a rozhodně nejde o jejich první využití. Nedávno na stejném principu odborníci z Nvidie postavili umělou inteligenci, které umí sama prohlížet snímky mozku a hledat případné nádory.

Umělá inteligence sehrává důležitou úlohu v oblasti deep fakes – odlišit fake a skutečnost nemusí být vždy jednoduché.

V srpnu tým Carnegie Mellon University předvedl model, který umí přenést nahrané pohyby osob na cíl v jiném videu. Zde se nabízí využití v oblasti vytváření „deep fakes“ či obecně řečeno záběrů, které nikdy nikdo nenatočil, nebo naopak pro jejich odhalování. Zmíněné projekty jsou potvrzením faktu, že umělá inteligence není dobrá jen pro legraci nebo generování obrázků, byť seberealističtějších.

zdroj: Venture Beat

Jan Handl

Jan Handl

Má rád nové technologie a trendy, ale i historii a čtení. V obrovském množství informací se snaží odhalit ty nejdůležitější a nejzajímavější.



Související články

Pokračováním v prohlížení těchto stránek souhlasíte s Podmínkami užití a Pravidly využití Cookies.