Самая сексуальная блогерша

Грустное

В Киеве правоохранители, пытаясь доказать, что одна из украинских блогерш на сайте OnlyFans промышляет изготовлением и распространением порнографического контента, получая за это деньги, купили несколько ее фото и видео.

Об этом свидетельствуют данные реестра судебных решений, пишет APnews. Известно, что полицейские потратили на расследование около 2500 гривен, заплатив за регистрацию на ресурсе и возможность просматривать страничку блогерши. Также полицией было куплено интимные фото и видео украинки.

По данным суда, первой оплатой правоохранитель (подставное лицо, имя которого не разглашается) купил интимные снимки на 400 гривен. После чего – оформил платную подписку на девушку за 330 гривен.

На этом правоохранители не остановились и купили еще несколько "доказательств": один раз на 972 гривен и еще раз – на 930 гривен. В том числе видеофайл, на котором девушка демонстрирует на камеру в разных позициях собственное обнаженное тело.

В конечном итоге блогершу обвинили в распространении фото и видеоматериалов порнографического характера по ч. 1 ст. 301, ч. 3 ст. 301 УК Украины. Известно, что девушка продавала свои интимные фото с 2020 по сентябрь 2021 года.

Сейчас ей сообщили о подозрении, идет расследование. В суд правоохранители обратились, чтобы получить разрешение на продление досудебного расследования. Голосеевский районный суд Киева удовлетворил эту просьбу.

Всего было потрачено около 2500 гривен — за регистрацию на ресурсе, возможность просматривать страничку блогерши и покупку интимных фото и видео.

Ну и сурс: https://apnews.com.ua/ru/news/kievskie-politceiskie-pokupali-intimnye-foto-blogershi-na-onlyfans-chtoby-predyavit-ei-obvinenie/

Честно даже не знаю какие теги лучше ставить. Если что подскажите - добавлю

Дрочишь на Миа -- поддерживаешь ХАМАС

Из-за поддержки блогершей и бывшей порнозвездой действий ХАМАС соглашение о спонсорстве с ней разорвала компания по производству и продвижению интимных товаров Red Lights Holland.
Директор общества Тодд Шапиро назвал реплики блоггерки «отвратительными, более чем отвратительными» и призвал ее «развиваться и пытаться стать лучшим человеком».

https://x.com/iamtoddytickles/status/1710826271679095088

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.

Про Беларусь/Белоруссию