DeepFaceLab — это опенсорсная система для создания дипфейков. Репозиторий проекта имеет 4 тысячи форков и 18 тысяч звезд на GitHub. Система рассчитана одновременно на пользователей без знаний о фреймворках глубокого обучения и на разработчиков, которые хотят усилить существующий пайплайн.
Китайские и гонконгские исследователи разработали программное обеспечение, которое они называют DeepFaceDrawing, и это хорошее описание того, что он делает. Нарисуйте лицо от руки так небрежно, как вам хочется, и алгоритм использует его для создания реалистичного синтетического лица.
Относительно новая технология дипфейков позволяет с помощью нейронной сети симулировать движения и речь людей, взяв за основу их изображения на фотографиях или видеозаписях. Понимая, что распространение этой технологии способно привести к серьезным последствиям, причем практически для любого человека, американские ученые разработали алгоритм, защищающий выкладываемые в сеть изображения от использования в качестве основы дипфейков
Проверить подлинность видео позволит российская система искусственного интеллекта, способная находить на записях дипфейки — привнесенные фрагменты, которых не было в оригинале. Точность работы этой нейросети составляет около 80%, благодаря чему ее разработчики заняли третье место на престижном международном конкурсе Deepfake Detection Challenge — всего в нем участвовало 2,2 тыс. команд из разных стран. В будущем новая система будет использована для разоблачения фейковых роликов, а также для защиты от мошенничества банков и сервисов online-платежей с биометрической идентификацией.
Как появились, менялись и развивались дипфейки, а также чем они могут быть полезны рекламной индустрии
Mail.ru Group разработала платформу, которая позволяет создавать новостные и репортажные видео с виртуальным диктором, чью внешность создает сам пользователь. Об этом ТАСС рассказали в пресс-службе компании.
Видео интервью с победителем Deep Fake Detection Challenge Селим Сефербековым.
Селим рассказывает о технических шагах к достижению победы.
Студия Артемия Лебедева разработала искусственный интеллект, способный выполнять творческую работу, и тайно использовала его больше года. Нейросеть выдавали за удаленного дизайнера, и заказчики не подозревали, что полученные ими логотипы придумал не человек
У проекта Telos был преднамеренно низкий бюджет в 2000 долларов, он учитывал множество факторов клонирования отпечатков пальцев и задействовал системы Apple, Samsung, Huawei, Honor и Windows. Также был испытан замок AICase.
Профессор Ю Хой Чжун и его исследовательская группа из Корейского института науки и техники (KAIST) создали генеративный блок обработки противоборствующих сетей (GANPU) в виде ИИ чипа обработки ГАН с низкой мощностью и высокой эффективностью, сообщает Business Korea.