Закрыть10

Adobe научила нейросеть определять отредактированные в Photoshop лица

15 июн Алексей Евглевский Комментариев: 0

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

3 851
Выбор редакции

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

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».

Технологии

Naked Science Facebook VK Twitter
3 851
Комментарии
Аватар пользователя Андрей Бочаровский
Вчера
Искривлением пространства ,тоже видно пренебрегли...
Вчера
"Травленые скрипали перед ЧМ "для сплочения нации" это...
Вчера
"на 20% длиннее, чем даже вся голень" .... наверное...
Комментарии

Быстрый вход

Или авторизуйтесь с помощью:

на сайте, чтобы оставить комментарий.
Вы сообщаете об ошибке в следующем тексте:
Нажмите Отправить ошибку