Do internetu trafiają wizerunki osób, które nigdy nie istniały. Sprawdź, czy je rozpoznasz i przechytrzysz sieć neuronową
Nvidia pokazała, jak wykorzystać GAN (generative adversarial network) do tworzenia fotorealistycznych wizerunków ludzkiej twarzy.
Twarz jak prawdziwa
GAN przypomina trochę zabawę w kotka i myszkę. Jedna sieć neuronowa próbuje wygenerować obraz nieodróżnialny od prawdziwego, podczas gdy druga stara się znaleźć różnice. Sieci trenują siebie nawzajem, podnosząc sobie poprzeczkę, co prowadzi do coraz wyższej jakości rezultatów.
Efekt? Fotograficznie realistyczne wizerunki twarzy ludzi, którzy nigdy nie istnieli. Można je też obejrzeć na stronie thispersondoesnotexist.com, na którą co kilka sekund trafia nowa, wygenerowana podobizna.
Badacze z Nvidia udostępnili publicznie nie tylko kod programu, ale także w pełni wytrenowany model. Dzięki temu każdy kto chce, może uruchomić system generowania twarzy bez konieczności przeprowadzenia żmudnego i wymagającego ogromnej mocy obliczeniowej procesu trenowania sieci neuronowej.
Zwiększyć wiarygodność
Wielu komentatorów z zaniepokojeniem spogląda na nową technologię Nvidia. Zwracają uwagę, że wizerunek twarzy zwiększa wiarygodność w internecie. Hejterzy i trolle chętnie wykorzystują w tym celu zdjęcia innych osób ściągnięte z internetu, ale dość łatwo to zweryfikować. Teraz mogą zamiast nich wykorzystywać automatycznie wygenerowane podobizny nieistniejących ludzi.
Na szczęście obrazy, które wyszły spod pędzla GAN nie są idealne. Wystarczy się przyjrzeć i wiedzieć, czego szukać, by zdemaskować falsyfikat. Możemy się tego nauczyć na stronie whichfaceisreal.com. Jej głównym elementem jest quiz. Użytkownik ma przed sobą dwa zdjęcia – jedno jest prawdziwe, drugie – stworzone przez GAN. Naszym zadaniem jest zgadnąć, które jest które.
Po czym poznać podróbkę?
Krótki poradnik wykrywania falsyfikatów
- Wodne plamy – to zniekształcenia obrazu, przypominające wodę rozmazaną na papierowej fotografii. Pojawiają się dość rzadko, ale są jasnym sygnałem, że mamy do czynienia z podróbką.
- Problemy z tłem – sieć neuronowa nie przywiązuje zbyt wielkiej wagi do tła. Jeśli pojawiają się na nim dziwne kształty, brak ciągłości – to sygnał ostrzegawczy.
- Okulary – stanowią spory problem dla sieci neuronowej. Często będzie im brakować symetrii. Na niektórych zdjęciach oprawki nawet płynnie przechodzą w twarz.
- Asymetria – zwracaj uwagę na elementy, które powinny być symetryczne – zarost, kolczyki. Z dużym prawdopodobieństwem będą zniekształcone.
- Włosy – wyjątkowo trudno narysować je naturalnie. Na wygenerowanych ilustracjach znajdziemy kosmyki włosów niepołączone ze skórą głowy, nienaturalnie „płaskie” pasma włosów, wyglądające jak smugi po pędzlu, albo dziwne zawirowania tła wokół włosów.
- Kolory fluorescencyjne mogą się „rozlewać” po obrazie i barwić inne obiekty w pobliżu.
- Zęby – to kolejne miejsce, gdzie możemy zauważyć problemy z symetrią. Różna, nienaturalna wielkość zębów, nienaturalny kształt. Czasem osoby na wygenerowanych zdjęciach mają trzy „jedynki” obok siebie zamiast dwóch.