Архив метки: Нейросети

Нейронная сеть превратила эмодзи в настоящие лица и это выглядит ужасно

Десять лет назад многие из нас даже не знали, что такое нейронные сети и искусственный интеллект. Но сегодня они в какой-то мере используются практически в каждом мобильном приложении. В чем особенно силен искусственный интеллект, так это в обработке фотографий — в это трудно поверить, но при помощи него можно превратить пиксельный рисунок в фотореалистичную фотографию. Интересно, что было бы, если компьютер занялся созданием реалистичного портрета на основе эмодзи? У эксперта по искусственному интеллекту Джонатана Флая есть ответ на этот вопрос.

Читать далее

Школьник из России выиграл конкурс Google за разработку переводчика с языка жестов

Можно ли помочь глухонемым людям выразить свои мысли, автоматически переводя жесты руками, которые они показывают, в слова? Таким вопросом задался российский десятиклассник Даниил Казанцев из Екатеринбургского лицея. Решение разобраться в этой проблеме привело Даниила к победе в одной из категорий конкурса молодых ученых Google Science Fair 2019. Он разработал систему, которая может интерпретировать язык жестов и заменять сурдопереводчика.

Как указано на сайте конкурса Google, Казанцев прошел отбор среди тысяч других участников конкурса и стал одним из 24 финалистов из 14 стран мира. В итоге он получил премию Lego Education Builder за разработку своего переводчика языка жестов.

Читать далее

Дизайнеры не нужны? Нейросеть теперь может расставить мебель в вашей квартире

Если раньше нейросети считались чем-то диковинным, то сейчас доступ к таким инструментам есть у многих. Причем эта отрасль развивается невероятными темпами: совсем недавно нейросети учились рисовать картины, и уже сейчас выдают шедевры мирового искусства (и даже способны написать пьесу!). Поэтому вполне логично, что человек решил использовать искусственный интеллект не только для новых открытий, но и также для упрощения повседневных задач.

На этот раз без работы рискуют остаться дизайнеры интерьеров — один из французских разработчиков научил алгоритм создавать планы помещений с расставленной в них мебелью. За основу он взял алгоритм pix2pix, способный превращать наброски пользователя в фотореалистичные портреты. Доработав его, разработчик получил в свое распоряжение инструмент, который сам создает план помещения и даже расставляет мебель.

Читать далее

Кибер-речь: ДВФУ оцифровуют русский язык.

В Школе цифровой экономики Дальневосточного федерального университета (ШЦЭ ДВФУ) создадут цифровой корпус русского языка для обучения машин, нейросетей и разработки синтетической личности на основе искусственного интеллекта. Проект реализуется в Лаборатории машинного обучения ШЦЭ ДВФУ на базе магистерской образовательной программы «Искусственный интеллект и большие данные». Электронный сбор заявок на участие в первом этапе работы будет открыт в сентябре.

Одним из первых продуктов по итогам проведённой работы станет цифровой менеджер — синтетическая личность на основе искусственного интеллекта, способная поддерживать сложные диалоги с пользователем, задавать наводящие вопросы, находить неочевидные ответы и круглосуточно решать сервисные задачи. На подобном принципе можно будет построить работу call-центров, систем обучения языкам, переводчиков, различных экспертных систем, систем управления сложными машинными механизмами.

Читать далее

Сотрудник Netflix создал нейросеть для поиска поцелуев в фильмах

Компьютерное зрение практически идеально распознает объекты на статичных изображениях, и на данный момент проблемы в основном возникают только с видеороликами. Тем не менее разработчики продолжают создавать нейронные сети для распознавания разнообразных действий на видео, и одной из последних и самых интересных проектов является работа сотрудника Netflix Амира Зиая. Используя базу из 100 голливудских фильмов он обучил нейронную сеть распознавать сцены с поцелуями, при этом избегая чрезмерно откровенных сцен.

Нейронная сеть распознает поцелуи, ориентируясь на движениях губ актеров и звуках прикосновений. Чтобы показать нейронной сети, на что она должна обращать внимание, Амир Зиай собственноручно пометил сцены с поцелуями в выборке из сотен голливудских фильмов. Среди обработанных им кинокартин оказались Анна Каренина (1935), Призрак (1990) и Казино Рояль (2006). Разработчик не стал расширять базу обучающих фильмов, потому что нейросеть перестала «умнеть» уже после восьмидесятого фильма. В конечном итоге Амир выделил 263 сцены с поцелуями и 363 сцены без поцелуев.

Читать далее

Искусственный интеллект Adobe учится отменять ретушь на фотографиях

Поддельные видео и фотографии все чаще используются злоумышленниками для обмана людей, и эта проблема очень беспокоит компанию Adobe, которая и является разработчиком популярных графических редакторов. На данный момент она, совместно с учеными из Калифорнийского университета в Беркли, разрабатывает искусственный интеллект для распознавания фальшивых фотографий и отмены всех внесенных в них изменений — в конечном итоге разработчики хотят получить оригинальную картинку. Прототип инструмента для отмены ретуши уже создан, и уже демонстрирует интересные результаты.

Инструмент основан на работе нейронной сети, которая ясно видит отличия между отредактированными и оригинальными фотографиями. Чтобы обучить ее, разработчики использовали базу с парными фотографиями, одна из которых не имеет никаких исправлений, а другая — отредактирована при помощи инструмента Photoshop Liquify для деформирования лиц.

Читать далее

"Тинькофф" представил вспыльчивого помощника

Тинькофф представляет Олега – голосового помощника в сфере финансов и лайфстайл-услуг, созданного в России.

Олег говорит голосом российского актера кино и дубляжа Никиты Прозоровского, который записал около 30 часов реплик для голосового помощника Тинькофф, на основе которых в дальнейшем стал синтезироваться голос Олега.

Читать далее

Нейросети помогут Правообладателям бороться с нелегальным контентом

Разработка автоматизированного программного решения антипиратского Реестра завершена. Бета-версия платформы была представлена журналистам в понедельник в Москве.

Читать далее

Нейросеть услышала голоса людей и нарисовала их портреты

В последнее время нейронные сети удивляют своими умениями — могли бы вы десять лет назад поверить в то, что компьютер сможет «оживлять» портреты Достоевского и Мэрилин Монро? Готовьтесь удивляться дальше, потому что исследователи из Массачусетского технологического института создали нейросеть Speech2Face, которая способна рисовать портреты людей, просто послушав их голоса. Технология пока далека от идеала, но ее способность определять пол, национальность и возраст человека впечатляет.

Для обучения нейросети использовался набор AVSpeech с миллионом коротких видеороликов с тысячами говорящих людей. Дорожки с видео и звуком разделены, поэтому система смогла изучить каждый тип материала максимально подробно. На первом этапе работы, алгоритм VGG-Face изучал фрагменты видео и создавал портреты фигурирующих на них людей в анфас и нейтральным выражением лица. Другая часть алгоритма изучала спектрограмму голоса и накладывала на полученные портреты дополнительные изменения — в итоге получился примерный портрет каждого разговаривающего человека.

Читать далее

Нейросеть научили «оживлять» портреты на основе всего одного статичного изображения

Российские специалисты из Центра искусственного интеллекта Samsung AI Center-Moscow в сотрудничестве с инженерами из Сколковского института науки и технологий разработали систему, способную создавать реалистичные анимированные изображения лиц людей на основе всего нескольких статичных кадров человека. Обычно в таком случае требуется использование больших баз данных изображений, однако в представленном разработчиками примере, систему обучили создавать анимированное изображение лица человека всего из восьми статичных кадров, а в некоторых случаях оказалось достаточно и одного. Более подробно о разработке сообщается в статье, опубликованной в онлайн-репозитории ArXiv.org.

Как правило, воспроизводить фотореалистичную персонализированную модуль лица человека довольно сложно из-за высокой фотометрической, геометрической и кинематической сложности воспроизведения человеческой головы. Объясняется это не только сложностью моделирования лица в целом (для этого существует большое количество подходов к моделированию), но также и сложностью моделирования определенных черт: полости рта, волос и так далее. Вторым усложняющим фактором является наша предрасположенность улавливать даже незначительные недоработки в готовой модели человеческих голов. Такая низкая толерантность к ошибкам моделирования объясняет нынешнюю распространенность нефотореалистичных аватаров, использующихся в телеконференциях.

Читать далее

Google создал переводчик, имитирующий голос пользователя

Translatotron способен переводит с одного языка на другой без использования текста. При этом интонации и паузы говорящего сохранятся.

Читать далее

Искусственный интеллект MIT научился тренировать нейросети быстрее, чем когда-либо

В попытке «демократизировать ИИ» ученые Массачусетского технологического института нашли способ использовать искусственный интеллект для гораздо более эффективного обучения систем машинного обучения — то есть, нейросетей. Они надеются, что новый алгоритм, позволяющий сэкономить время и средства, позволит ограниченным в ресурсах исследователям и компаниям автоматизировать проектирование нейронных сетей. Другими словами, сокращая время и затраты, они могли бы сделать эту технику ИИ более доступной.

Читать далее

Какую пользу могут принести нейросети для кино, видеоигр и виртуальной реальности

С развитием технологий нейросетей и машинного обучения, расширяется и сфера их применения. Если раньше нейросети использовались исключительно для проведения сложных математических, медицинских, физический, биологических расчетов и прогнозирования, то сейчас эти технологии приобретают широкую популярность в более «приземленной» среде – в сфере развлечений. Делая лишь первые шаги в этом направлении, они уже способны демонстрировать удивительные и порой даже выдающиеся результаты. Сегодня разберем несколько наглядных примеров.

Процесс ремастеринга видео настолько сложный и времязатратный, что многие шедевры мировой классики мы, возможно, так и не увидели бы с новой, современной, четкой и сочной картинкой. Однако в мире полно толковых фанатов и энтузиастов, которые отлично разбираются в новых технологиях, и в частности технологиях нейросетей и машинного обучения, с помощью которых можно добиться поразительных результатов даже в домашних условиях. Например, пользователь YouTube Стефан Румен с псевдонимом CaptRobau решил продемонстрировать некоторые возможности нейросетей в обработке видео старого фантастического сериала.

Читать далее

Нейросети подделывают отпечатки

Исследователи из Нью-Йоркского университета разработали генеративно-состязательную сеть для создания прототипов отпечатков пальцев. Изображения этих отпечатков, получивших название DeepMasterPrints, можно использовать в качестве ключа для взлома биометрических систем идентификации.

Читать далее