нейросеть

Нейросеть, которая убирает цензуру с хентая

Пользователь под псевдонимом deeppomf создал нейросеть DeepCreamPy, которая убирает цензуру с нарисованной японской порнографии.

В Японии запрещено как обычное видеопорно, так и хентай. Художники пытаются обойти правила и прикрывают интимные места черными полосками. Но deeppomf это не устраивает.

Он обучил искусственный интеллект с помощью 100 000 картинок из разных жанров хентая: яой, юри, футанари и другие. Чтобы искусственный интеллект сделал свое дело, пользователь должен отметить зелеными полосками места, которые нужно «рассекретить», а затем запустить программу.

Нейросеть deepfake, созданную для замены лиц порноактрис на лица знаменитостей начали использовать для переделки фильмов.

Молодого Харрисона Форда добавили в трейлер «Хан Соло: Звёздные Войны. Истории» при помощи нейросети DeepFakes

Компьютер научили писать четверостишия «как у Шекспира»

Нейросеть превратила песню Рианны в симфонию Моцарта

Индусский код в действии: нейросеть научили превращать размытые картинки в качественное видео

ссылка на гифку

Индийские разработчики представили систему, которая умеет создавать короткие видео из размытых изображений. Алгоритм работает на основе сверточных и рекуррентных нейросетей и позволяет превращать артефакты движения на снимках в короткие (до десяти кадров) видео, говорится в препринте на arXiv.org.

При просмотре размытого изображения человек может мысленно достроить картину происходящего. Например, видя фотографию птицы с нечеткими крыльями, можно предположить, что размытие изображения обусловлено артефактами движения крыльев во время получения снимка. Для систем компьютерного зрения эта задача, однако, представляет бóльшую сложность, и большинство известных методов направлены только на удаление артефактов движения и сглаживание кадров. 

Ученые из Индийского технологического института под руководством А. Н. Раджагопалана (A. N. Rajagopalan) предположили, что на основе одного размытого изображения можно создать целое короткое видео: то есть восстановить изначальное движение из его артефактов на снимке. Для этого они разработали алгоритм на основе свёрточных нейросетей, которые активно применяют для задач, связанных с автоматическим распознаванием изображений, а также реккурентных нейросетей.

Модель обучается на большом количестве видео, которые разбиваются на кадры. После этого нейросеть ищет такой кадр, артефакты на котором наиболее соответствуют артефактам кадра тренировочной выборки. После этого декодер «восстанавливает» артефакты кадра тренировочной выборки в движение, запечатленное на видео. Внутри модели, таким образом, хранятся данные о возможных восстановленных движениях из каждого доступного в обучающей выборке размытого кадра. 

ссылка на гифку

В результате работы нейросеть выдает восстановленные из размытого изображения видео, состоящие из десяти кадров. Разработанный алгоритм, по мнению создателей, сможет в дальнейшем помочь улучшать не только восстановление размытых изображений, но и самих видео.

Источник: https://nplus1.ru/news/2018/04/10/blurred-image-reconstruction