Как стать автором
Обновить

Генерация произвольных реалистичных лиц с помощью ИИ

Open source *Обработка изображений *Машинное обучение *
Перевод
Контролируемый синтез и редактирование изображений с использованием новой модели TL-GAN


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.
Читать дальше →
Всего голосов 61: ↑61 и ↓0 +61
Просмотры 49K
Комментарии 12

Эти новые уловки пока ещё способны перехитрить видеоролики от Deepfake

Работа с видео *Обработка изображений *Искусственный интеллект
Перевод


Несколько недель специалист по информатике Сывей Люй [Siwei Lyu] наблюдал за роликами deepfake, созданными его командой, с терзающим беспокойством. Эти поддельные фильмы, созданные при помощи алгоритма машинного обучения, показывали знаменитостей, занимающихся такими вещами, которыми бы они не стали заниматься. Они казались ему странно пугающими, и не только потому, что он знал, что они поддельные. «Они неправильно выглядят, — вспоминает он свои мысли, — но очень сложно точно определить, из-за чего складывается такое впечатление».

Но однажды в его мозгу возникло детское воспоминание. Как и многие другие дети, он играл с детьми в «гляделки». «Я всегда проигрывал такие состязания, — говорит он, — потому что, когда я смотрел на их немигающие лица, мне становилось очень не по себе».

Он понял, что эти поддельные фильмы вызывали у него схожий дискомфорт: он проигрывал гляделки этим звёздам кино, поскольку те не открывали и не закрывали глаза с такой частотой, как это делают реальные люди.
Читать дальше →
Всего голосов 32: ↑29 и ↓3 +26
Просмотры 31K
Комментарии 19

Основы современного искусственного интеллекта: как он работает, и уничтожит ли наше общество уже в этом году?

Научно-популярное Искусственный интеллект
Перевод

Сегодняшний ИИ технически «слабый» – однако он сложный и может значительно повлиять на общество



Не нужно быть Киром Дулли, чтобы знать, насколько пугающим может стать хорошо соображающий искусственный интеллект [американский актёр, исполнявший роль астронавта Дэйва Боумена в фильме «Космическая одиссея 2001 года» / прим. перев.]

ИИ, или искусственный интеллект, сейчас одна из самых важных областей знания. Решаются «нерешаемые» задачи, инвестируются миллиарды долларов, а Microsoft даже нанимает Коммона, чтобы он рассказал нам поэтическим штилем, какая это замечательная штука – ИИ. Вот ведь.
Всего голосов 24: ↑20 и ↓4 +16
Просмотры 19K
Комментарии 76

Security Week 37: уязвимость в Android, Microsoft против deepfakes, популярность Windows 7

Блог компании «Лаборатория Касперского» Информационная безопасность *
Уязвимости в iOS мы обсудили на прошлой неделе, пришла очередь уязвимостей в Android. Четвертого сентября информацию о проблеме в Android опубликовали исследователи из Zero Day Initiative (новость, бюллетень), причем на момент публикации она так и не была закрыта. В выпущенном днем ранее наборе патчей для Android исправлены две критические ошибки в Media Framework, а вот эта проблема в драйвере Video4Linux 2 по-прежнему актуальна.

Поэтому и деталей раскрыто немного. В ZDI оценивают уязвимость в 7,8 баллов по методике CVSS. Суть проблемы заключается в отсутствии проверки драйвером существования объекта перед тем, как проводить операции над ним. Баг для эксплуатации требует локального доступа к системе. Иными словами, приложение с вредоносным кодом и низкими привилегиями может получить полный доступ к смартфону, но это приложение нужно еще как-то установить.

Сообщение об уязвимости представители Google пока не прокомментировали. По данным ZDI, разработчик Android получил информацию о проблеме еще в марте этого года, в июне сообщил, что ведется работа над патчем, но на последующие запросы о дате выпуска заплатки не отвечал. Оценка вендора все же важна: так, компания Apple на прошлой неделе отреагировала на исследование Google об уязвимостях в iOS заявлением, в котором подтвердила существование вредоносной кампании, но опровергла утверждения о длительности атаки. По версии Apple, кампания длилась два месяца, а не два года.
Читать дальше →
Всего голосов 18: ↑18 и ↓0 +18
Просмотры 4.3K
Комментарии 1

Воры используют deepfakes для обмана компаний, заставляя посылать себе деньги

Блог компании Pochtoy.com Информационная безопасность *Машинное обучение *Искусственный интеллект Будущее здесь


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.

Читать дальше →
Всего голосов 65: ↑63 и ↓2 +61
Просмотры 72K
Комментарии 255

DeepFake своими руками [часть 1]

.NET *C# *Машинное обучение *
Не смотря на все прелести интернета, у него есть много минусов, и один из самых ужасных – это введения людей в заблуждение. Кликбейт, монтаж фотографий, ложные новости – все эти инструменты активно используются для обмана обычных пользователей в мировой сети, но в последние годы набирает обороты новый потенциально опасный инструмент, известный как DeepFake.

Меня данная технология заинтересовала недавно. Впервые о ней я узнал из доклада одного из спикеров на “AI Conference 2018”. Там демонстрировалось видео, в котором по аудиозаписи алгоритм сгенерировал видео с обращением Барака Обамы. Ссылка на подборку видео созданных с помощью этой технологии. Результаты меня сильно вдохновили, и мною было принято решение лучше разобраться с данной технологией, чтобы в будущем противодействовать ей. Для этого я решил написать DeepFake на языке C#. В итоге получил такой результат.

image

Приятного чтения!
Всего голосов 39: ↑35 и ↓4 +31
Просмотры 35K
Комментарии 16

7 лет хайпа нейросетей в графиках и вдохновляющие перспективы Deep Learning 2020-х

Big Data *Машинное обучение *Статистика в IT Научно-популярное Искусственный интеллект


Новый год все ближе, скоро закончатся 2010-е годы, подарившие миру нашумевший ренессанс нейросетей. Мне не давала покоя и лишала сна простая мысль: «Как можно ретроспективно прикинуть скорость развития нейросетей?» Ибо «Тот, кто знает прошлое — тот знает и будущее». Как быстро «взлетали» разные алгоритмы? Как вообще можно оценить скорость прогресса в этой области и прикинуть скорость прогресса в следующем десятилетии? 



Понятно, что можно примерно посчитать количество статей по разным областям. Метод не идеальный, нужно учитывать подобласти, но в целом можно пробовать. Дарю идею, по Google Scholar (BatchNorm) это вполне реально! Можно считать новые датасеты, можно новые курсы. Ваш же покорный слуга, перебрав несколько вариантов, остановился на Google Trends (BatchNorm)

Мы с коллегами взяли запросы основных технологий ML/DL, например, Batch Normalization, как на картинке выше, точкой добавили дату публикации статьи и получили вполне себе график взлета популярности темы. Но не у всех тем путь усыпан розами взлет такой явный и красивый, как у батчнорма. Некоторые термины, например регуляризацию или skip connections, вообще не получилось построить из-за зашумленности данных. Но в целом тренды собрать удалось.

Кому интересно, что получилось — добро пожаловать под кат!
Читать дальше →
Всего голосов 100: ↑99 и ↓1 +98
Просмотры 32K
Комментарии 50

Я создал свой собственный дипфейк за две недели и $552

Информационная безопасность *Работа с видео *Машинное обучение *Искусственный интеллект
Перевод

Создавая это видео, я научился многому



Технология дипфейков использует глубокие нейронные сети для убедительной замены на видео одного лица другим. У этой технологии есть очевидный потенциал для злонамеренного использования, и она становится всё более распространённой. По поводу социальных и политических последствий этого тренда было написано уже много хороших статей.

И это не одна из них. Вместо этого я сам поближе ознакомлюсь с этой технологией: как работает ПО для дипфейков? Насколько сложно их создавать, и насколько хорошими получаются результаты?

Я решил, что лучше всего ответить на эти вопросы, создав собственное дипфейк-видео. Редакция выделила мне несколько дней на то, чтобы поиграться с ПО и $1000 на оплату облачных вычислений. Через пару недель я получил результат, представленный на видео в начале статьи. Начал я с видео Марка Цукерберга, выступающего перед конгрессом, и заменил его лицо на лейтенант-коммандера Дейту (Брента Спайнера) из фильма «Звёздный путь: следующее поколение». Всего было потрачено $552.
Всего голосов 30: ↑25 и ↓5 +20
Просмотры 39K
Комментарии 11

Deepfakes и deep media: Новое поле битвы за безопасность

Блог компании Voximplant Информационная безопасность *Машинное обучение *Научно-популярное Искусственный интеллект
Перевод


Эта статья является частью специального выпуска VB. Читайте полную серию здесь: AI and Security.

Количество дипфейков – медиа, которые берут существующее фото, аудио или видео и заменяют личность человека на нем на чужую с помощью ИИ – очень быстро растет. Это вызывает беспокойство не только потому, что такие подделки могут быть использованы, чтобы влиять на мнения людей во время выборов или впутывать кого-то в преступления, но и потому, что ими уже злоупотребляли для создания фейкового порно и обмана директора британской энергетической компании.
Всего голосов 23: ↑23 и ↓0 +23
Просмотры 6.1K
Комментарии 9

Подборка статей о машинном обучении: кейсы, гайды и исследования за ноябрь 2020

Python *Машинное обучение *Искусственный интеллект TensorFlow *

AlphaFold от DeepMind


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,

Читать дальше →
Всего голосов 7: ↑7 и ↓0 +7
Просмотры 3.2K
Комментарии 1

«Делай как я!» — изучаем имперсонатор

Программирование *Машинное обучение *Визуальное программирование *

Самые интересные и перспективные разработки в области AI связаны с нейронными сетями. Сегодня рассмотрим Impersonator++ для накопления опыта в области Deep fake.

Читать далее
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1 +2
Просмотры 1.5K
Комментарии 0

Узнаю тебя из тысячи: новый алгоритм способен распознать дипфейк по отражению в глазах

Блог компании Selectel Машинное обучение *Научно-популярное Искусственный интеллект


Интернет наполнен самыми причудливыми фотографиями и видео знаменитостей. Кто-то пробуется на новые роли, делает вызывающие заявления, выступает в не самых благоприятных образах, неожиданно снимается в фильмах 18+ и творит прочие абсурдности. В общем-то, человек — хозяин своей судьбы, поэтому переживать за всех этих людей не стоит. Но проблема в том, что новые технологии позволяют «подставить» даже вполне здравомыслящего человека, создав дипфейк, видео или фото. Но и от этой «болезни» нашлось лекарство.

Ученые из Университета штата Нью-Йорк в Буффало предложили надежный способ, позволяющий отличить дипфейковое изображение от настоящего. В основе решения — отражение в глазах человека. Как ни странно, но искусственно сгенерированное сетью GAN-изображение имеет отличия в бликах и отражении в глазах.
Читать дальше →
Всего голосов 31: ↑30 и ↓1 +29
Просмотры 5.8K
Комментарии 12

Может ли ИИ заменить голоса актеров из «Симпсонов»

Блог компании CloudMTS Научно-популярное Искусственный интеллект
Перевод

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.

Читать далее
Всего голосов 6: ↑6 и ↓0 +6
Просмотры 7.9K
Комментарии 0

Нейродайджест: главное из области машинного обучения за июнь 2021

Python *Машинное обучение *Искусственный интеллект TensorFlow *

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.

Перейти к обзору
Всего голосов 14: ↑14 и ↓0 +14
Просмотры 5.5K
Комментарии 1

DeepFake — от стыдного термина до нового медиа, которое убил «Сбер»

CGI (графика) *
Из песочницы

Меня зовут Володя, мне 25 лет, я представляю продакшен DreamFace, я делаю DeepFake.

Читать далее
Всего голосов 22: ↑4 и ↓18 -14
Просмотры 7.3K
Комментарии 7

TOO LITTLE. TOO LATE: топ-5 технологий «сегодня», которые обеспечат победу в борьбе за потребителя «завтра»

Исследования и прогнозы в IT *AR и VR Голосовые интерфейсы *
Из песочницы

«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».

Читать далее
Всего голосов 5: ↑3 и ↓2 +1
Просмотры 1.8K
Комментарии 2

Тесты банков для проверки личности «чрезвычайно уязвимы» для deepfake атак

Информационная безопасность *Обработка изображений *Машинное обучение *Искусственный интеллект
Перевод

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.

Читать далее
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0 +4
Просмотры 2.6K
Комментарии 7

Новинки deep learning. Часть 2: Trusted Media Challenge, HeSeR и Tortoise-tts

Блог компании HOSTKEY Машинное обучение *Искусственный интеллект

Продолжаем обзор интересных работ в области глубокого обучения. На очереди — создание и распознавание дипфейков, плюс новый способ генерации речи по заданному тексту.

Читать далее
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0 +5
Просмотры 1.6K
Комментарии 0

Нейронные сети, DeepFake и колени: как обмануть рентгенолога

Блог компании ua-hosting.company Машинное обучение *Искусственный интеллект Здоровье


В процессе приобретения какого-либо навыка существует два фундаментальных аспекта — теория и практика. Они тесно связаны, а отсутствие одного из них может привести к печальным последствиям. Особенно ярко это проявляется в медицине. Можно прочитать сотни книг, описывающих строение тела человека, но во время реальной операции растеряться и совершить ошибку. Либо можно учиться на практике, не уделяя внимание теории, и тем самым навредить массе подопытных пациентов. Обучение является важным процессом не только для человека, но и для машины, особенно глубокое обучение. Но этот процесс требует большого количества вводных данных, которые система смогла бы проанализировать и использовать как базу знаний. И тут возникает проблема — для глубокого обучения системы в рамках медицины необходимы данные реальных пациентов, которые являются конфиденциальной информацией во многих странах. Получается, что такой системе не на чем учиться. И тут ученые из университета Йювяскюля (Финляндия) предложили использовать технологию deepfake, с помощью которой они создали огромную базу МРТ снимков колена человека. Полученные снимки не только помогают глубокому обучению, но и оказались достаточно убедительными, что обманули ряд профессиональных медиков. Как создавался deepfake костей и насколько он все же реалистичен? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.
Читать дальше →
Всего голосов 17: ↑16 и ↓1 +15
Просмотры 3.2K
Комментарии 4
1