Adobe научила нейросеть определять отредактированные в Photoshop лица

Пока алгоритм способен распознавать изменения, сделанные только одним инструментом, но авторы уверяют, что это лишь начало.

Добавить в закладки 

https%3A%2F%2Fnaked-science.ru%2Farticle%2Fhi-tech%2Fadobe-nauchila-neyroset-opredelyat
0
0

Обсудить 0 комм.
2 211

Выбор редакции

Самые великие покорения человека

Сотрудники американской компании Adobe совместно с коллегами из Калифорнийского университета в Беркли создали нейросеть, которая способна определять измененные лица людей на фотографиях с точностью в 99 процентов. Пока ее возможности ограничены только одним инструментом. О результатах компания сообщает в своем блоге.

 

По словам авторов, они обеспокоены тем, как быстро развиваются технологии редактирования изображений. К примеру, в прошлом году инженеры MIT научили нейросеть качественно разделять объекты на фотографии. В этом российские разработчики из «Сколково» и Samsung представили алгоритм, способный превращать статичные портреты в короткие видео. В то же время компания Nvidia работает над технологией, позволяющей превращать простые скетчи в фотореалистичные изображения.

 

Специалисты Adobe сосредоточились на процессе выявления отредактированных фотографий. Пока они ограничились инструментом Face Aware Liquify, доступным в Photoshop. Его чаще всего используют для изменения формы лица или мимики на фотографиях. В процессе работы они обучали сверточную нейронную сеть (CNN).

 

©Sheng-Yu Wang

 

Сперва авторы скачали тысячи портретов из интернета. Затем попросили художников отредактировать их указанным инструментом, одновременно использовали и автоматические средства. После этого все оригинальные и измененные фотографии дали изучить нейросети. Результаты обучения проверили на других снимках. Алгоритм не только вычислял преобразованные портреты, но и указывал на места редактирования с точностью в 99 процентов. Эффективность людей в аналогичном тесте не превысила 53 процентов.

 

Пример изменений / ©Adobe

 

«Это кажется невозможным, потому что существует множество вариантов лиц, но в данном случае результат объясняется тем, что глубокое обучение способно распознавать низкоуровневые данные изображения, такие как артефакты скручивания (warping artifacts)», — рассказал один из авторов работы профессор Алексей Эфрос (Alexei A. Efros).

 

Исследователи говорят, что пока нейросеть ограничена одним инструментом и до кнопки, которая бы отменяла все изменения, еще далеко, но этот пример — лишь первый шаг на пути к цели.

 

Недавно искусственный интеллект DeepMind победил людей в кооперативной игре Quake III Arena. Команда из агентов ИИ в подавляющем количестве игр победила команду людей в режиме «Захват флага».

Источник: naked-science.ru

Вы можете оставить комментарий, или ссылку на Ваш сайт.

Оставить комментарий

Вы должны быть авторизованы, чтобы разместить комментарий.