Нейросеть научили «изменять» пол на снимках

В ходе работы Гарсиа использовал архитектуру, которая сочетает два типа компьютерных алгоритмов: порождающий состязательный и сверточный. Последний представляет собой класс искусственных нейросетей, рассчитанных на распознавание. Порождающая состязательная модель основана на различающей и генеративной системах, которые «соревнуются» друг с другом.

Принцип порождающей состязательной нейросети заключается в том, что генеративная система создает образцы (например, изображения), которые различающая система не сможет отличить от эталона. Таким образом, один компонент стремится генерировать качественные «подделки», а второй — распознавать их, что повышает качество конечного результата.

Для обучения алгоритма разработчик использовал небольшую базу фотографий, на которых изображены привлекательные люди — такой выбор упростил тренировку. В качестве входного служит изображение с разрешением 80 на 100 пикселей. Нейросеть обрабатывает его так, чтобы увеличить сходство с целевым, в частности придавая мужским лицам женские черты с сохранением пропорций.

Аналогичную, но реализованную проще, функцию ранее представили авторы мобильного приложения FaceApp. Его работа основана на анализе фотографий лиц с помощью искусственной нейросети, после чего на последние накладывается маска. Так, приложение позволяет изменить внешность на снимке, «состарив», «омолодив» человека, «изменив» его пол или придав лицу улыбку.