генератор лиц несуществующих людей по параметрам
Artbreeder — нейросеть, которая генерирует случайные лица, абстракцию, обложки и пейзажи
Несмотря на изобилие подобных сервисов на основе нейронных сетей, Artbreeder является лучшим по части генерации портретов людей.
Сайт вышел в открытый доступ 9-го сентября, и с тех пор пользователи ежеминутно загружают лучшие работы.
У сервиса разнообразный инструментарий, он делится на следующие разделы:
1. «Общие» (General) – представляет собой микширование нескольких изображений. Например, смешать изображения бургера и собаки. Чаще всего результат микширования получается довольно жутким.
2. «Портреты» (Portraits) – это самая сильная сторона сервиса. В этом разделе вы можете не только микшировать изображения между собой, но и изменять структуру портрета человека: телосложение, возраст, гендер, настроение, реалистичные/нарисованные очертания лица и так далее. Результат практически всегда получается впечатляющим.
3. «Обложки альбомов» (Albums) – это генерация абстрактных изображений на манер обложек музыкальных альбомов. Здесь всё в лучших традициях Nine Inch Nails и Radiohead.
4. «Пейзажи» (Landscapes) – раздел работает аналогично другим, но здесь прослеживается упор на пейзажи. Здесь же лучше всего выходят сюрреалистичные ландшафты.
Artbreeder is a nuclear powered pencil.
Увы, Artbreeder на данный момент работает только на основе своей собственной базы данных. Поэтому загрузка стороннего изображения в галерею пока не представляется возможным. Так же изображения для скачивания ограничены разрешением 512×512 (JPEG), но в будущем обещают расширить до 2048 x 2048 (PNG). Для полноценной работы на сайте необходима регистрация.
Напоследок, хочу представить несколько наиболее удачных работ пользователей за последние дни. В это слабо верится, но я в очередной раз напоминаю, что все изображения сгенерированы нейросетью, и любой пользователь может внести свои собственные изменения. Под каждым примером я оставил на них ссылки:
Генерирование фотографий несуществующих людей – в чем смысл?
Современные технологии позволяют создавать фото людей, которых не существует в реальной жизни. Это происходит при помощи взаимодействия двух нейросетей, способных объединять черты нескольких людей в одно единое целое, и при этом генерировать фотографию человека, не существующего в реальной жизни. Рассмотрим, в каких целях это применяется, и какие сервисы помогают сгенерировать подобные фотографии.
Сгенерировать фотографию несуществующего человека – зачем это нужно?
Генеративные состязательные сети представляют собой искусственный интеллект, который способен работать с большим количеством материала, необходимого для создания уникального человеческого образа. На сегодняшний день разработано большое количество онлайн-сервисов которые формируют подобные фотографии на основе соединения черт лица и поз сразу нескольких людей. Однако изначально достаточно трудно понять, для каких целей можно использовать подобные сервисы.
Возможные варианты использования сгенерированных фотографий:
От лица несуществующего человека, который очень похож на настоящего, можно опубликовать любую информацию, вести аккаунт в социальной сети или блог, размещать фотографии в интернете и т.д. Главное «оружие» таких людей – никто не догадается, что картинка ненастоящая. Именно поэтому подобные технологии могут быть использованы в мошеннических целях, а значит нужно быть предельно осторожным.
Сгенерировать фотографию несуществующего человека – обзор доступных решений
Если возникла потребность сгенерировать фото человека, которого не существует в реальной жизни, можно воспользоваться специализированными онлайн-сервисами. Иногда фотографии могут иметь различные дефекты, но всегда можно сгенерировать новое изображение. Рассмотрим наиболее популярные онлайн-сервисы подобного рода.
О сервисе thispersondoesnotexist.com – возможности, преимущества, особенности, недостатки. Как его можно использовать?
Преимущество этого онлайн-сервиса заключается в оперативности генерации фотографии: при обновлении страницы создается новое несуществующее лицо. Недостаток данного сервиса заключается в том, что иногда могут возникать определенные неточности в генерируемом изображении, или искажение сформированного фото.
О сервисе generated.photos – возможности, преимущества, особенности, недостатки. Как его можно использовать?
Данный онлайн-сервис также базируется на генерации несуществующих лиц, с помощью нейросети. Качество данного сервиса намного выше предыдущего, генерируемые изображения более реалистичные. Для его создания были приглашены 29 моделей. Их съемки происходили с разных ракурсов, после чего все необходимые данные были загружены в нейросеть, а затем сгенерированы.
Преимущества данного сервиса заключаются в возможности получения более 100 000 непохожих друг на друга лиц, не существующих в реальной жизни. Недостатков пользователи практически не отмечают, онлайн-сервис бесплатный и находится в свободном доступе.
Можно воспользоваться результатами генерации при создании рекламы, брошюр, бюллетеней, презентаций, сайтов и в других правомерных целях. Продукты нейросети применяются даже в образовательной сфере.
Советы и выводы
Несуществующие лица можно использовать как в личных, так и в коммерческих целях. Сервисы для создания реалистичных фотографий несуществующих людей абсолютно бесплатны и находятся в открытом интернет-доступе.
Рекомендации, которых необходимо придерживаться при работе с нейросетями:
Таким образом, если использовать сервисы для создания фотографий несуществующих людей по назначению, то они могут оказаться весьма полезными. Для тех, кто постоянно ищет моделей для рекламы и других коммерческих целей, это позволит сэкономить не только время, но и деньги. Прекрасная разработка, которая со временем будет только совершенствоваться.
Пожалуйста, оставьте свои отзывы по текущей теме статьи. Мы очень благодарим вас за ваши комментарии, отклики, подписки, дизлайки, лайки!
Как получить фото несуществующего человека
Мы уже рассказывали, почему не надо указывать свое реальное имя в интернете. Придумать вымышленные имя и фамилию не проблема, потому что людей с такими же именами может быть масса. Наша же задача — создать уникальный вымышленный профиль пользователя. Камнем преткновения тут выступает фотография. Где ее взять?
1. Взять случайную аватарку из социальной сети
Просто взять первую попавшуюся фотографию из интернета — не самая лучшая идея. Достаточно легко по поиску фото найти все профили с этим же кадром и узнать настоящего владельца.
В одном из интернет-магазинов через чат ко мне обратился консультант с предложением помочь в выборе товара. По невероятному стечению обстоятельств аватарка консультанта была взята из аккаунта моей супруги! А вот имя и фамилия другие. После обращения в магазин данного “сотрудника” быстро “уволили”, а на его месте тут же образовался другой консультант. Не факт, что настоящий.
Даже если этого фото отредактировать и зазеркалить, оно все равно будет принадлежать другому человеку, который рано или поздно может предъявить вам претензии (в том числе через суд) за это и будет абсолютно прав. Так что этот вариант нам не подходит.
2. Взять портрет со специального сайта — стока
Еще можно взять портрет актера из хранилища фотографий (стока). Но слишком отретушированные портреты бросаются в глаза. Сразу понятно, что это постановочные кадры с актерами. Да и встретить такие же на других сайтах можно достаточно часто. Этот вариант нам тоже не подходит.
3. Использовать генератор портретов несуществующих людей
Оказалось, получить такой портрет проще простого. Для этого надо использовать сервис, который создает фотографии несуществующих людей на основе других фотографий. Получается очень и очень реалистично — не отличить от настоящего фото.
В редких случаях алгоритм дает сбой и на снимке появляются небольшие артефакты. Например, три уха или два правых глаза. Но в большинстве случаев снимки получаются великолепными. Вам надо только обновлять страницу и скачивать наиболее подходящие примеры.
Использовать таким образом созданные профили в незаконной деятельности не стоит. Сотрудники правоохранительных органов через провайдера смогут выйти на ваш след и последствия могут быть очень печальными для вас. Так что используйте эти знания в мирных целях!
Хоть на паспорт: нейросеть создает лица, которых никогда не существовало
Американский разработчик графических процессоров Nvidia 10 февраля представил алгоритм StyleGAN, который с помощью нейросетей может создавать новые изображения. Компания опубликовала исходный код алгоритма в открытом доступе, чтобы все желающие могли «натренировать» его на собственном компьютере.
Алгоритм StyleGAN позволяет создавать несуществующие лица, используя при этом черты лиц реальных людей. Все атрибуты, например, улыбку, морщины и волосы он подгоняет в соответствии с нужным полом и возрастом человека на картинке.
Через несколько дней программист Uber Филлип Ванг на базе разработок Nvidia создал сайт ThisPersonDoesNotExist, который моментально генерирует лица людей, которых не существует. «Я решил покопаться в собственных карманах и повысить осведомленность общества о такой технологии», — написал он в своем фейсбуке.
Программист отметил, что человеческий мозг способен распознавать лица людей лучше любых других образов.«Поэтому я использовал именно эту предварительную модель», — рассказал он, отметив, что разработчики также представили модели для генерирования изображений кошек, автомобилей и спален.
При переходе по ссылке не экране сразу появляется лицо несуществующих женщины и мужчины. Чтобы получить новое изображение, нужно обновить страницу браузера. Несмотря на то, что полученные персонажи действительно выглядят как обычные люди, некоторые изображения получились не очень реалистичными.
Тем не менее план Ванга сработал: благодаря его сервису кодом Nvideo заинтересовалось множество интернет-пользователей. При этом алгоритм они применяли по отношению к самым разным картинкам — от изображения котов до анимэ-персонажей.
Один из пользователей твиттера поделился роликом о том, как алгоритм справился с обработкой анимэ-героев.
Другие опробовали исходный код Nvidia на кошках.
The new StyleGAN code is super neat. You can cross-breed latent vectors to get a sort of style transfer effect. pic.twitter.com/TXWzcZjai9
У кого-то получилось не так изящно.
Некоторые решили «поиграться со шрифтом».
А кто-то пропустил через алгоритм целую библиотеку мировой живописи.
On random interpolation, the truncated latent space also looks surprisingly continuous & morphologically coherent. pic.twitter.com/4d55xylLyU
Любители современного стрит-арта поэкспериментировали с граффити.
Через алгоритм пропустили даже архитектурные изображения.
We got our first result for training StyleGAN with gothic architecture dataset of
80k hand picked images. Really exciting! pic.twitter.com/ijpVHOpe9z
Один из пользователей решил с помощью алгоритма заставить улыбнуться Дональда Трампа.
«StyleGAN encoder, from real images to latent representation»
Make Trump smile again
The latent representation of the encoder can be moved along some direction in latent space, e.g. «smiling direction» and transformed back into images by generator.
Link: https://t.co/5AfQNYMark pic.twitter.com/UFxXiWJbD8
Автор одного из аккаунтов рассказал, что загрузил фотографию несуществующей девушки через сервис по поиску похожих лиц. Как ни странно, сервис нашел несколько девушек.
Создан сайт, где нейросети генерируют фото несуществующих людей
Ну все. Начало конца фотобанков.
Если долго переключать эти лица, становится жутко. Будто машины смотрят на тебя человеческими, но не живыми глазами из своего странного нейромира.
Найдены возможные дубликаты
Баяны
177K постов 11.9K подписчиков
Правила сообщества
Сообщество для постов, которые ранее были на Пикабу.
баянометр почему молчал
А он текст поста не особо хорошо проверяет.
Однако, если вы нажмёте на надпись «Найдены возможные дубликаты» под постом, то увидите там такой же пост.
Что за гребаный фурункул?
Это просто мелкий хэдкраб.
Такси (1998) улучшенное качество 4К (Реставрация AI)
P.S.: Качество лучше сразу вручную выставлять максимальное, вк долго соображает
Привидение (1990) в хорошем качестве 4К (Рестварация AI)
Прикрепляю торренты на эту картину и несколько предыдущих:
Посмотрим сколько недовольных будет сейчас) А то облили всем чем можно за предыдущие посты) за то, что только в вк всё выкладываю) А с вас аргументированный ответ, почему вы его так не любите?
UPD: У меня не идет раздача, в чем может быть проблема? В брандмауэре все галки зеленые, DHT в клиенте включен.
Тернер и Хуч (1989) в хорошем качестве 4К (Реставрация AI)
Я редко выкладываю посты, но сегодня чёт пропёло)
Очередная старая добрая комедия под осенний вечер в кругу родных и близких)
Также увеличено разрешение, удалены сильные шумы, улучшена детализация.
Тут вы сможете увидеть все работы раньше всех: https://vk.com/public199553164
Маска (1994) в хорошем качестве 4К (Реставрация AI)
Ну и не смог обойти стороной легендарную Маску)
Также увеличено разрешение, удалены сильные шумы, улучшена детализация.
Тут вы сможете увидеть все работы раньше всех: https://vk.com/public199553164
С меня хватит (1993) в хорошем качестве 4К (Реставрация AI)
Увеличено разрешение, удалены сильные шумы, улучшена детализация.
Тут вы сможете увидеть все работы раньше всех: https://vk.com/public199553164
Создание игр с помощью AI
Улучшенная версия OpenAI Codex переводит естественный язык в код. И сейчас доступна бета-версия API.
Codex — это модель, на которой работает GitHub Copilot, которую OpenAI создали и запустили в партнёрстве с GitHub месяц назад. Владея более чем дюжиной языков программирования, Codex теперь может интерпретировать простые команды на естественном языке, что позволяет создавать интерфейс на естественном языке для существующих приложений.
Теперь же разработчики приглашают компании и разработчиков строить приложения на основе API OpenAI Codex.
Демка показывает, например, что вы можете сказать модели создать корабль и заставить его двигаться определённым образом, просто написав короткое предложение.
Безусловно, технология работает пока для относительных простых случаев, но перспективы большие. Эта модель потенциально может быть улучшена и использована для программирования сложных игровых миров или экономии времени на повторяющихся задачах, таких как программирование поведения NPC. Модель предназначена не только для игр, поэтому её можно использовать для самых разных приложений.