
Пример контролируемого синтеза в моей модели TL-GAN (transparent latent-space GAN, генеративно-состязательная сеть с прозрачным скрытым пространством)
Весь код и онлайн-демо доступны на странице проекта.
C момента своего появления в декабре 2017-го дипфейки, видео с почти идеальной заменой лица, созданные нейросетью, наводили на экспертов панику. Многие, например, тогда боялись, что теперь еще проще станет «порно-месть», когда бывший бойфренд с достаточно мощным ПК может смастерить любое грязное порно с подругой. А Натали Портман и Скарлетт Йоханссон, о которых порно с deepfake снимали особенно много, публично прокляли интернет.
Чтобы бороться с подступающей угрозой, Facebook и Microsoft недавно собрали коалицию для борьбы с дипфейками, объявив призовой фонд $10 млн тем разработчикам, которые придумают лучшие алгоритмы для их обнаружения. Это помимо DARPA, управления исследованиями Министерства обороны США, выделившего на эту цель $68 млн за последние два года.
Ну так вот, уже поздно. Первое deepfake-преступление уже состоялось.
Главная новость прошедшего месяца в том, что состоялся полноценный релиз открытой модели AlphaFold. Весной мы рассказывали, как DeepMind обучили модель предсказывать структуру белка по набору аминкислот, но данные о качестве результатов еще были неподтвержденными.
Результаты оказались очень впечатляющими,
Самые интересные и перспективные разработки в области AI связаны с нейронными сетями. Сегодня рассмотрим Impersonator++ для накопления опыта в области Deep fake.
Вычислительные мощности постоянно растут, на рынок регулярно выходят новые, улучшенные технологии. В частности, постоянно развиваются и совершенствуются инструменты создания дипфейков. Возможно ли, что скоро любого персонажа можно будет сымитировать компьютерным образом?
Дипфейк можно создать даже на основе небольшого количества обучающих данных. А в распоряжении Fox находится запас озвучек за целых 32 года. Давайте разберемся, стоит ли ждать выхода на экран «Симпсонов», в озвучивании которых не были задействованы реальные актеры.
Начнем подборку с новостей из области NLP. Языковых моделей становится все больше, некоторые из них уже активно используются в продакшне, про других пока есть только громкие пресс-релизы. Коротко пройдемся по самым важным новостям.
Как вы помните, в прошлом году Microsoft получила уникальные права на использование GPT-3. И вот за прошлый месяц на базе языковой модели от Open AI были представлены два продукта.
«Это слишком инновационно для нас. Это очень нишево и неэффективно. Это быстро надоест и забудется» – часто говорят о новых технологиях. И вдруг то, что еще вчера казалось незначительным, буквально «взрывает» мир, меняет наши привычки и надолго проникает во все сферы жизни. Как отличить хайп от продукта с высоким потенциалом? Как понять, в какую технологическую новинку инвестировать время и деньги? Как разглядеть за «сырым» стартапом технологии, которые изменят опят пользователя, откроют новые источники роста и станут фундаментом трансформации вашего бизнеса? Елена Коршак рассказала о пяти реальных, но недооцененных технологиях, с которыми брендам нужно познакомиться «сегодня», чтобы не сожалеть «завтра».
Автоматизированные тесты "liveness tests", используемые банками и другими учреждениями для проверки личности пользователей, легко обмануть дипфейками, говорится в новом докладе.
Компания Sensity, специализирующаяся на выявлении атак с использованием сгенерированных искусственным интеллектом лиц, проверила уязвимость тестов идентификации, предоставляемых 10 ведущими поставщиками. Sensity использовала deepfakes для копирования лица цели на ID-карту для сканирования, а затем скопировала это же лицо на видеопоток потенциального злоумышленника, чтобы пройти liveness тесты.
Продолжаем обзор интересных работ в области глубокого обучения. На очереди — создание и распознавание дипфейков, плюс новый способ генерации речи по заданному тексту.