(บุคคลนี้ไม่มีอยู่จริง.com)
เมื่อดูเผินๆ ภาพพอร์ตเทรตสองแถวที่ด้านบนของบทความนี้ดูเหมือนกลุ่มคนที่ดูธรรมดาๆ กัน สิ่งที่จับได้คือไม่มีเลย ใบหน้าทั้งหมดนี้เป็นของปลอม รวบรวมโดยปัญญาประดิษฐ์-
เพื่อให้แม่นยำยิ่งขึ้น ใบหน้าเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นโดย generative adversarial network (GAN) ที่พัฒนาโดย Nvidia โดยใช้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเทคนิคการสร้างภาพเหมือนจริงจากฐานข้อมูลภาพถ่ายที่มีอยู่
มุ่งหน้าสู่บุคคลนี้ไม่มีอยู่จริงเว็บไซต์เพื่อดูตัวเอง: ทุกครั้งที่คุณรีเฟรชหน้าคุณจะได้รับใบหน้าใหม่ (ดูว่าคุณสามารถอยู่ได้นานแค่ไหนก่อนที่จะตกใจ)
ด้วย GAN สองโครงข่ายประสาทเทียม– ระบบประสาทที่ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบกระบวนการตัดสินใจของสมอง – ทำงานควบคู่กัน ที่นี่ เครือข่ายหนึ่งสร้างใบหน้าปลอม ในขณะที่อีกเครือข่ายหนึ่งตัดสินใจว่ามันสมจริงเพียงพอหรือไม่โดยเปรียบเทียบกับภาพถ่ายของคนจริง
หากไม่ผ่านการทดสอบ เครื่องสร้างใบหน้าจะพยายามอีกครั้ง วงจรตอบรับนี้มีหน้าที่รับผิดชอบต่อภาพที่คุณสามารถดูได้ที่นี่และบนเว็บไซต์ GAN ที่คล้ายกันถูกนำมาใช้เพื่อสลับฉากจากฤดูหนาวถึงฤดูร้อน-
เราได้เห็นการเข้ารหัสใบหน้าที่น่าประทับใจของ Nvidia แล้วในการดำเนินการก่อนหน้านี้แต่ขณะนี้กำลังจัดการเพื่อเพิ่มความเป็นจริงอีกระดับหนึ่งผ่านสิ่งที่เรียกว่า "การถ่ายโอนสไตล์": การประมวลผลส่วนต่างๆ ของภาพ (เช่น รูปร่างใบหน้าและทรงผม) แยกจากกัน
หมายความว่าใบหน้าต่างๆ สามารถผสมผสานเข้าด้วยกันได้อย่างง่ายดายและสมจริงยิ่งขึ้น ในลักษณะเดียวกับที่แอปรูปภาพเปลี่ยนใบหน้าของคุณให้เป็นภาพวาดหรือภาพร่าง
"เราสร้างเครื่องกำเนิดใหม่ที่เรียนรู้โดยอัตโนมัติเพื่อแยกส่วนต่างๆ ของภาพโดยไม่ต้องมีการควบคุมดูแลจากมนุษย์" วิศวกรของ Nvidia อธิบายในวิดีโอยูทูป-
“หลังการฝึกซ้อม เราสามารถรวมแง่มุมเหล่านี้เข้าด้วยกันในแบบที่เราต้องการ”
การถ่ายโอนสไตล์จะแบ่งการหงายหน้าออกเป็นองค์ประกอบต่างๆ (นวิเดีย)
การถ่วงน้ำหนักของลักษณะใบหน้าต่างๆ เหล่านี้สามารถปรับแต่งและปรับเปลี่ยนได้ตามความจำเป็น ช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถควบคุมเอาต์พุตปลายทางได้ดียิ่งขึ้น
สำหรับเว็บไซต์นั้น จริงๆ แล้วไม่ใช่โดย Nvidia เอง – มันถูกรวบรวมโดยวิศวกร Uber Philip Wang โดยใช้โค้ดที่ Nvidia มีทำให้สาธารณะ-
“ทุกครั้งที่คุณรีเฟรชไซต์ เครือข่ายจะสร้างภาพใบหน้าใหม่ตั้งแต่ต้นจากเวกเตอร์ขนาด 512 มิติ” หวังเขียนเฟสบุ๊ค-
Nvidia ยังใช้เทคนิค 'StyleGAN' เพื่อสร้างคอลเลกชันปลอมอื่นๆ รวมถึงคอลเลกชันสำหรับรถยนต์ แมว และห้องนอน อัลกอริธึมที่สนับสนุน AI ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ภาพถ่ายที่เปิดเผยต่อสาธารณะ จากนั้นขอให้สร้างรูปแบบใหม่ที่ตรงตามระดับความสมจริงที่ต้องการ
แน่นอนว่าทั้งหมดนี้นำปัญหาของการปลอมแปลงในเชิงลึกกลับมาอีกครั้ง เช่น สินทรัพย์ดิจิทัลปลอม เช่น ภาพถ่ายหรือวิดีโอแยกไม่ออกจากของจริง-
ระบบปัญญาประดิษฐ์จะฉลาดขึ้นในการผลิตเนื้อหาประเภทนี้ - บางทีต่อไปเราสามารถฝึกพวกเขาให้ตรวจพบของปลอมของตัวเอง และสร้างกระบวนการตรวจสอบบางอย่างก่อนที่เราจะจมอยู่กับภาพปลอมของสิ่งต่าง ๆ และผู้คนที่ไม่เคยแม้แต่จะ มีอยู่จริง
ในระหว่างนี้ หากคุณกำลังมองหาภาพสต็อกของใบหน้าที่ไม่จำเป็นต้องได้รับอนุญาตจากนางแบบ คุณล่ะรู้ว่าจะต้องเลี้ยวที่ไหน-
การวิจัยล่าสุดจาก Nvidia ยังไม่ได้รับการตรวจสอบโดยผู้ทรงคุณวุฒิ แต่คุณสามารถดูบทความเกี่ยวกับเรื่องนี้ได้บนเซิร์ฟเวอร์ก่อนการพิมพ์arXiv.org-
