Дипфейк девушек знаменитостей
»amazon Сериалы The Grand Tour Джереми Кларксон Джеймс Мэй Ричард Хаммонд автомобили автошоу меган маркл Принц Гарри Общественные деятели Знаменитости amazon prime video Ферма Кларксона
Amazon закроет The Grand Tour и ферму Кларксона
Amazon Prime Video перестанет сотрудничать с Джереми Кларксоном после скандальных высказываний ведущего в адрес супруги принца Гарри, Меган Маркл.
В колонке для таблоида The Sun Кларксон писал, что ненавидит Меган Маркл и мечтает о том, чтобы ее заставили ходить по улице голой, а принца Гарри назвал перчаточной марионеткой. После этого Кларксон публично извинился в социальных сетях, а также рассказал, что менеджеры Amazon, мягко говоря, не оценили порыва ведущего.
Ферма Кларксона завершится на третьем сезоне (в 2024 году), а The Grand Tour продержится еще четыре специальных эпизода, последний из которых выйдет в конце 2024 года.
Отличный комментарий!
Актеры и Актрисы Знаменитости Дженнифер Лоуренс Стив Бушеми гифки видео deep fakes
Ничего необычного, Дженнифер Лоуренс с лицом Стива Бушеми, листай дальше
Пользователь Delaware Destroyer выложил на YouTube видео, созданное с помощью искусственного интеллекта, на котором у актрисы Дженифер Лоуренс лицо актера Стива Бушеми.
За основу неизвестный автор видео взял видео Лоуренс на церемонии вручения «Золотого глобуса» в 2016 году.
С помощью специального алгоритма на основе машинного обучения, находящегося в свободном доступе, создатель ролика подставил вместо лица Лоуренс лицо Бушеми. В результате создается полное ощущение, что Бушеми в женском платье разговаривает голосом Лоуренс.
Такие видео называют дипфейками (deep fakes). Впервые о них стали писать в конце 2017 года, когда появились порноролики, в которых лица голливудских актрис «приставлены» к телам порноактрис.
webm гифки DeepFakes Нейросетевые Барышни арт барышня art помогите с тегами раздетые нейросеткой
AI Deepfakes
дипфейки нормального человека
Отличный комментарий!
geek telegram nude песочница
В Telegram сформировалась сеть DeepNude ботов
Sensity - компания деятельность которой является информационная безопасность, обратила внимание на сеть ботов которые генерируют дипфейки с обнажённой натурой по произвольным фотографиям.По данным на июль 2020 года боты DeepNude сгенерировали фотографии примерно 104 000 женщин.
За последние три месяца объём заказов увеличился почти в три раза. Расследование показало, что большинство клиентов просят сделать обнажённые фотографии не знаменитостей, а собственных знакомых девушек, которых знают в реальной жизни. Возможно, некоторые клиенты сервиса — подростки. По крайней мере, на «определённом количестве» фотографий изображены несовершеннолетние дети, пишет Sensity.
В опубликованном отчёте содержатся некоторые факты по аудитории ботов. Около 70% пользователей — из России и окружающих стран. Как сообщается, в России бот также работает в сети VK. Из англоязычных стран пользователей пока мало.
Боты эти предоставляют услугу платно, иначе на фото буду водяные знаки.
P/S: Лично я не понимаю зачем платить боту, когда софт есть в свободном доступе в интернетах.
нейросети deep fakes дубляж
Британский стартап выпустил программу, позволяющую изменять мимику актеров в кино. Так, чтобы она совпадала с дубляжом
Британская компания Flawless выпустила программу TrueSync, которая с помощью машинного обучения синхронизирует дубляж с мимикой актеров. Это значит, что движения губ и лицевых мышц людей на экране будут совпадать с тем, что говорят актеры озвучания
Нейросети сами проанализируют мимику актеров и подстроят под дубляж, заменив их лица на дипфейк. Выглядеть это будет так, будто, к примеру, Роберт Де Ниро изначально во время съемок произносил свои реплики на немецком, а не на английском, как показано в проморолике TrueSync:
технологии до чего техника дошла дипфейки
Больше дипфейков хороших и разных
Новая технология для создания дипфейков CihaNet
Китайская исследовательская группа и исследователи из США в сфере технологий искусственного интеллекта разработали новую технологию для создания дипфейков CihaNet. Предположительно, разработка может превзойти все предыдущие подходы.
Новый метод может выполнять смену лиц без необходимости исчерпывающего сбора и курирования больших выделенных наборов данных и обучения их в течение недели только для одной личности. Новые разработанные модели обучались на двух популярных наборах данных о знаменитостях на одном графическом процессоре NVIDIA Tesla P40 в течение примерно трех дней.
Новый подход устраняет необходимость грубо внедрять образ человека в целевое видео, что часто приводит к характерным артефактам. Так называемые hallucination maps («карты галлюцинаций») используются для более глубокого смешивания визуальных аспектов, потому что система отделяет идентичность от контекста гораздо эффективнее, чем существующие методы. Самое известное в настоящее время программное обеспечение для дипфейков DeepFaceLab и конкурирующий форк FaceSwap выполняют сложные и часто вручную настраиваемые рабочие процессы для определения того, в какую сторону наклонено лицо, какие препятствия находятся на пути, и пр. В отличие от данных технологий, CihaNet не требует обращения лиц прямо в камеру для извлечения и использования полезной идентификационной информации.
Новая архитектура напрямую использует «контекстную» информацию для самого процесса преобразования посредством двухэтапной операции каскадной адаптивной нормализации экземпляра (C-AdaIN), которая обеспечивает согласованность контекста (то есть кожи лица и окклюзий) ID-соответствующие области.
Исследователи обучили четыре модели на двух очень популярных и разнообразных наборах данных открытых изображений ( CelebA-HQ и NVIDIA Flickr-Faces-HQ Dataset ), каждый из которых содержит 30 тыс. и 70 тыс. изображений соответственно.
Затем эксперты отрендерили серию случайных обменов между тысячами личностей, представленных в наборах данных, независимо от того, были ли лица похожими или даже совпадающими по полу, и сравнили результаты CihaNet с результатами четырех ведущих фреймворков дипфейка: FaceSwap , FaceShifter , FSGAN и SimSwap .
По словам исследователей, новая модель превзошла всех конкурентов. При оценке результатов использовались три показателя: структурное сходство, ошибка оценки позы и точность извлечения идентификатора, которая вычисляется на основе процента успешно извлеченных пар.
Отличный комментарий!