Générateur De Visage Aléatoire (Cette Personne N'Existe Pas)

Générateur de faux portraits

Les gens ont tendance à ne pas penser à l'effet que les réseaux de neurones ont sur nos vies, car généralement, nous voyons le résultat de son travail et non le "visage" d'un réseau de neurones. C'est peut-être pour cette raison que le générateur de fausses photos est devenu le principal sujet de discussion pendant plusieurs semaines dans les médias consacrés à la technologie fin 2020. Tout le monde n'était pas capable de deviner que l'IA pouvait générer un visage réaliste d'une personne inexistante en quelques secondes. Les faux portraits ont l'air très réalistes et c'est effrayant. Si l'IA peut créer des visages pour elle-même et peut envoyer des SMS comme de vraies personnes, que va-t-il se passer ensuite?

Générateur de faux visages d'humains inexistants

Nous parlons du site web thispersondoesnotexist.com ("cette personne n'existe pas dot com") et vont raconter l'histoire et les domaines d'application. Le fonctionnement du générateur sera expliqué plus en détail.

Le générateur de visages IA est alimenté par StyleGAN, un réseau de neurones de Nvidia développé en 2018. Le GAN se compose de 2 réseaux de neurones concurrents, l'un génère quelque chose, et le second essaie de savoir si les résultats sont réels ou générés par le premier. L'entraînement se termine lorsque le premier réseau de neurones commence à tromper constamment le second.

Un point intéressant est que la création de photographies de personnes inexistantes était un sous-produit: l'objectif principal était d'entraîner l'IA à reconnaître les faux visages et les visages en général. L'entreprise en avait besoin pour améliorer les performances de ses cartes vidéo en reconnaissant automatiquement les visages et en leur appliquant d'autres algorithmes de rendu. Cependant, depuis

le code StyleGAN est accessible au public, un ingénieur d'Uber a pu le prendre et créer un générateur de visage aléatoire qui a secoué Internet.

À propos du générateur

Pour l'utilisateur, tout fonctionne très simplement. Dès que vous êtes sur le site, un visage aléatoire est généré. Vous pouvez télécharger l'image si vous le souhaitez. Actualisez la page si vous n'aimez pas la personne que vous voyez. Si vous voyez le même visage, attendez quelques secondes et actualisez à nouveau la page. Le site Web montre les résultats du travail du générateur (qui sont mis à jour toutes les 2-3 secondes) et non le générateur lui-même.

Comment reconnaître une image d'une fausse personne

Il est presque impossible de reconnaître l'image d'une fausse personne. L'IA est tellement développée que 90% des contrefaçons ne sont pas reconnues par une personne ordinaire et 50% ne sont pas reconnues par un photographe expérimenté. Il n'y a pas de services de reconnaissance. Parfois, un réseau de neurones fait des erreurs, c'est pourquoi des artefacts apparaissent: un motif mal plié, une couleur de cheveux étrange, etc.

La seule chose que vous devez faire est de regarder de plus près: les systèmes de traitement visuel des humains sont bien plus puissants que les ordinateurs, il est donc possible de reconnaître la falsification par détection.

Jevin West et Carl Bergstrom ont créé un site Web intitulé "Quel visage est réel", qui vise à apprendre aux gens à être plus analytiques sur les portraits potentiellement faux. Avant de suggérer qu'une personne sur une photo existe, il y a plusieurs choses à considérer.

L'un des plus courants est les problèmes symétriques, en particulier les lunettes et les boucles d'oreilles.

Les mêmes problèmes inégaux avec les dents sont également assez courants. Recherchez des caractéristiques étranges comme des pixels et des incisives répétées. Les faux cheveux, en général, peuvent sembler avec un peu d'éclat autour d'eux ou sembler trop raides et striés, encore une fois, avec une asymétrie visible.

Étudiez attentivement le contexte. Si c'est faux, cela peut inclure des distorsions inhabituelles dans les formes et les lignes, ou avoir une apparence déchirée dans l'ensemble. Le saignement se produit dans des couleurs vives qui ressortent de l'arrière-plan sur la tête d'une fausse personne.

Une autre caractéristique distinctive de “l'algorithme StyleGAN "de NVIDIA est les “taches d'eau" brillantes.