Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Нейросеть научили артикуляции Барака Обамы
Специалисты из Вашингтонского университета разработали компьютерный алгоритм, который позволяет адаптировать мимику изображенного человека к стороннему аудиоряду.
Синхронизация видео- и аудиодорожек важна во многих областях: политике, бизнесе и искусстве. Так, видеоконференции нередко сопровождаются задержкой сигнала, в результате чего речь изображенного человека не соответствует артикуляции. Искусственная адаптация фонем к микродвижениям, кроме того, актуальна для киноиндустрии: она могла бы упростить озвучивание персонажей. Ранее французские ученые представили алгоритм с обратной функцией — для воспроизведения голоса по положению губ. Системы, способные монтировать аудиоряд в видеоролик, также создаются, однако до сих пор при их разработке использовались только видео, записанные в лабораторных условиях.
Авторы новой статьи на этапе проектирования алгоритма задействовали записи естественной речи бывшего президента США Барака Обамы. На первом этапе они с помощью рекуррентной нейросети описали артикуляционную мимику политика на основе фонем из четырех его видеообращений к гражданам страны. Затем с помощью полученной модели ученые нарисовали трехмерную маску (с нейтральным выражением) экс-главы государства и обучили систему совмещать изображение с ней и произвольным аудиорядом. Для повышения реалистичности команда также учитывала характерные для бывшего президента движения головы и общую мимику. Тренировка искусственной нейросети продолжалась от 3 трех минут до 14 часов.
Тесты показали, что точность наложения коррелирует с продолжительностью обучения. Так, максимального результата алгоритму удалось достичь после семи и более часов. Авторы отмечают, что последний использовал в качестве базовых единиц сравнительно простые комбинации из не более чем пяти фонем (пентафонов), поскольку вероятность встретить в разных видео более сложные одинаковые последовательности звуков чрезвычайно мала. Эффективность адаптации видеоряда исходя из комбинаций при этом составила от 4,9 процента для пентафонов до 82,9–99,9 процента для три- и дифонов соответственно. Для сравнения, среднее слово в английском языке содержит 3,9 фонемы.
В рамках демонстрации исследователи испытали технологию на четырех других видеозаписях, сделанных во время интервью Обамы актеру Стиву Харви, ток-шоу The View, журналу Harvard Law Review (в 1990 году), а также выступления пародиста. Нейросеть хорошо адаптировала аудиодорожки к видеообращениям. Дополнительно разработку сравнили с аналогичным сервисом Face2face, который весной 2016 года представили специалисты из Стэнфордского университета, Общества Макса Планка и Университета Эрлангена — Нюрнберга. По мнению ученых, новая система позволяет повысить реалистичность целевой записи. При этом, в отличие от Face2face, она может обучаться только по аудиоряду.
Статья опубликована на сайте Вашингтонского университета.
Ранее американский программист создал искусственную нейросеть для превращения мужских лиц на снимках в женские и наоборот.
Telegram 
Дзен 
VK Японские биологи повторили античную технологию производства вина из изюма, чтобы выяснить механизм его брожения. Исследователи показали, что сушеный виноград, в отличие от свежего, накапливает на поверхности дикие дрожжи и способен превращать воду в алкоголь без внесения дополнительных заквасок.
Фотополимер — специальный пластик для высокоточной 3D-печати. Часто применяется в ювелирном деле, медицине и особенно в литейной промышленности, позволяя создавать сложные детали с внутренними каналами, например, турбинные лопатки. Однако в процессе термообработки до 450°C, необходимой для выжигания прототипа, материал расширяется, вызывая микротрещины в керамической форме. Это приводит к браку при заливке металлом. Применяемые сегодня расчетные модели не учитывают, что при нагреве меняется вязкоупругое поведение фотополимера — сочетание его упругости и способности течь, — что и вызывает ошибки прогнозирования и производственные дефекты. Для решения этой проблемы ученые Пермского Политеха разработали принципиально новую программу, которая принимает в расчет оба этих ключевых параметра и предсказывает поведение пластика на 97%.
Что стало настоящим фундаментом власти — умение обрабатывать землю или контроль над некоторыми культурными растениями? Авторы нового исследования пришли к выводу, что появление первых крупных сообществ и государств зависело не от земледелия в целом, а от выращивания определенных злаков. Эти культуры было легко хранить и, еще важнее, невероятно просто облагать налогом, что и дало толчок появлению цивилизации.
Так называемые зумеры и альфа, несмотря на молодой возраст, уже формируют ключевые поведенческие и потребительские тренды. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему обозначение поколений начали с конца алфавита, как альфа и зумеры отличаются в способности к терпеливости, совмещении цифрового и реального «Я», подходу к профессиональной деятельности и отношении к финансам, какое мышление пришло на смену клиповому и как использование искусственного интеллекта повлияет на авторитет родителей.
Коллектив российских ученых из МИРЭА — Российского технологического университета, Центра фотоники двумерных материалов МФТИ, Института металлургии и материаловедения им. А. А. Байкова РАН и ряда других ведущих научных центров провел глубокое исследование кристаллической структуры широко используемых пьезоэлектрических материалов на основе цирконата-титаната свинца. Используя метод рентгеноструктурного анализа, исследователи впервые смогли в деталях установить, как небольшие химические добавки кардинально меняют фазовый состав керамики и напрямую определяют ее электрофизические характеристики. Это открывает путь к целенаправленному дизайну «умных» материалов с заранее заданными свойствами для передовой электроники и сенсорики.
Ученые разработали штамм цианобактерии, способный поглощать в три раза больше фосфора из сточных вод
Фосфор – элемент, играющий ключевую роль в росте растений. В сельском хозяйстве он используется в составе многих минеральных удобрений. В то же время фосфор, содержащийся в сточных водах — серьезный загрязнитель, который при попадании в водоемы нарушает баланс экосистем и вызывает цветение водорослей. Ученые Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» и Южного федерального университета предложили новый экологичный способ выделения фосфора из сточных вод с помощью фотосинтезирующих микроорганизмов.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.
Ученые открыли новый, ранее неизвестный способ передвижения бактерий по поверхностям, для которого не нужны жгутики. Эти микроорганизмы на краю колонии переваривают сахара, выделяют метаболиты и создают осмотическое давление. Оно вызывает микроскопическое «цунами», и на нем бактерии катятся вперед.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии