Generador De Caras Aleatorias (Esta Persona No Existe)

Generador de retratos falsos

La gente tiende a no pensar en el efecto que las redes neuronales tienen en nuestras vidas, porque por lo general, vemos el resultado de su trabajo y no la "cara" de una red neuronal. Quizás es por eso que el generador de fotos falsas se convirtió en el principal tema de discusión durante varias semanas en los medios dedicados a la tecnología a fines de 2020. No todos pudieron adivinar que la IA podría generar una cara realista de una persona inexistente en un par de segundos. Los retratos falsos se ven muy realistas y dan miedo. Si la IA puede crear rostros por sí misma y puede enviar mensajes de texto como personas reales, ¿qué sucederá a continuación?

Generador de caras falsas de humanos inexistentes

Estamos hablando de la página web thispersondoesnotexist.com ("esta persona no existe punto com") y vamos a contar la historia y las áreas de aplicación. La forma en que funciona el generador se explicará más adelante.

El generador de rostros de IA funciona con StyleGAN, una red neuronal de Nvidia desarrollada en 2018. GAN consiste en 2 redes neuronales en competencia, una genera algo y la segunda intenta encontrar si los resultados son reales o generados por la primera. El entrenamiento termina cuando la primera red neuronal comienza a engañar constantemente a la segunda.

Un punto interesante es que la creación de fotografías de personas inexistentes fue un subproducto: el objetivo principal era entrenar a la IA para que reconociera rostros falsos y rostros en general. La compañía necesitaba esto para mejorar el rendimiento de sus tarjetas de video al reconocer automáticamente las caras y aplicarles otros algoritmos de renderizado. Sin embargo, dado que

el código StyleGAN está disponible públicamente, un ingeniero de Uber pudo tomarlo y crear un generador de caras aleatorio que sacudió Internet.

Acerca del generador

Para el usuario, todo funciona de forma muy sencilla. Tan pronto como esté en el sitio web, se genera una cara aleatoria. Puede descargar la imagen si lo desea. Actualiza la página si no te gusta la persona que estás viendo. Si ves la misma cara, espera un par de segundos y vuelve a actualizar la página. El sitio web muestra los resultados del trabajo del generador (que se actualizan cada 2-3 segundos), no el generador en sí.

Cómo reconocer una imagen de una persona falsa

Es casi imposible reconocer una imagen de una persona falsa. La IA está tan desarrollada que el 90% de las falsificaciones no son reconocidas por una persona común y el 50% no son reconocidas por un fotógrafo experimentado. No hay servicios de reconocimiento. Ocasionalmente, una red neuronal comete errores, por lo que aparecen artefactos: un patrón doblado incorrectamente, un color de cabello extraño, etc.

Lo único que debe hacer es observar más de cerca: los sistemas de procesamiento visual de los humanos son mucho más fuertes que los de las computadoras, por lo que es posible reconocer la falsificación mediante la detección.

Jevin West y Carl Bergstrom crearon un sitio web llamado "Which Face Is Real", que se centra en enseñar a las personas a ser más analíticas con los retratos potencialmente falsos. Antes de hacer sugerencias de que una persona en una foto existe, hay varias cosas que deben tenerse en cuenta.

Uno de los más comunes son los problemas simétricos, en particular los anteojos y los aretes.

Los mismos problemas desiguales con los dientes también son bastante comunes. Busque características extrañas como píxeles e incisivos repetidos. El cabello falso, en general, puede parecer con algo de brillo a su alrededor o verse demasiado liso y rayado, nuevamente, con asimetría visible.

Estudie los antecedentes cuidadosamente. Si es falso, puede incluir distorsiones inusuales en formas y líneas, o tener una apariencia rasgada en general. El sangrado se produce en colores brillantes que se destacan del fondo en la cabeza de una persona falsa.

Otra característica distintiva del "algoritmo StyleGAN" de NVIDIA son las "manchas de agua" brillantes.