I team di ricerca spesso sperimentano contenuti video utilizzando reti neurali. Prendi NVIDIA, ad esempio, che alla fine del 2017 ha addestrato una rete neurale per cambiare il tempo e l'ora del giorno in video. Un altro progetto di questo tipo è stato lanciato dai ricercatori della Carnegie Melon University, che ha creato una rete neurale per imporre le espressioni facciali di una persona sul viso di un'altra.
Il progetto si basa sulla tecnologia DeepFakes per cambiare i volti nei video. Si basa su una forma generativa di apprendimento automatico antagonistico. All'interno della sua struttura, il modello generativo cerca di ingannare il discriminatorio e viceversa, a seguito del quale il sistema comprende come il contenuto possa essere trasformato in uno stile diverso.
L'algoritmo Cycle-GAN per il trasferimento delle proprietà a un altro oggetto non è l'ideale e consente artefatti nell'immagine. Per migliorare la qualità della rete neurale, i ricercatori hanno utilizzato la sua versione migliorata del Recycle-GAN. Prende in considerazione non solo la posizione delle diverse parti del viso, ma anche la velocità del loro movimento.
La rete neurale ha trasferito con successo le espressioni facciali del presentatore televisivo Stephen Colbert al volto del comico John Oliver. Inoltre, ha trasferito il processo di fioritura del narciso all'ibisco.
I ricercatori ritengono che la tecnologia potrebbe essere utilizzata nella cinematografia. Ciò accelererà il processo e ridurrà i costi di realizzazione dei film. La capacità delle reti neurali di cambiare il tempo in video renderà più facile insegnare alle auto elettriche a guidare in diverse condizioni meteorologiche.
Ramis Ganiev
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