Результаты поиска по запросу "нейросеть Реалистичный порно"
![:ААъ&ё '¡JÜm, ^¿¿ f щр| *ч*г ' ■ \ &
Щ • 'jPfql *ЙЦ. > г* jan. ywtë Ж* а.//3к-л л].\;^ г :'•; ; _ д- ;:‘, :*^ЙЙш JC X к l,i . ¿gy.’ ч , 'ЛЁ-'rij, yjir • * ЛКч
к5*4]£ Д tb '-я^г. *£^Ç*^A?ri * *№?fc‘ члу <^‘V, vi^ * г-.1 ♦> i-.r •ta?;1 :* *. ^ '*<,Stable diffusion,нейронные сети,нагенерил сам](https://img10.joyreactor.cc/pics/post/full/Stable-diffusion-нейронные-сети-нагенерил-сам-8222628.png "Stable diffusion,нейронные сети,нагенерил сам,Нейросетевые Барышни,арт барышня,арт девушка, art барышня, art girl,art,арт,девушка,Природа,красивые фото природы: моря, озера, леса,длинный пост")
нейрокачки
Приложение DeepNude «раздевает» человека на фото. Как оно работает и несколько примеров. Краткие итоги теста: нейросеть работает быстро, «раздевает» только девушек, а мужчинам добавляет женские половые признаки
Первым о DeepNude рассказало издание Vice. Журналисты назвали приложение эволюцией идей DeepFake, только уже не в видео, а в фото. При этом новый алгоритм гораздо проще в освоении — фейковое фото можно сделать буквально в пару кликов.
Приложение запустилось 23 июня. Пока оно работает только на Windows и Linux.
Разработчик, у котого есть профиль в Твиттере, о дальнейших планах не объявлял. Если верить заполненной биографии в аккаунте, то автор DeepNude живёт в Эстонии.
При его использовании на «раздетом» фото появляется огромный водяной знак, который закрывает большую часть результата работы алгоритма. Это решается с платной версией DeepNude: за 50 долларов вместо знака остаётся только пометка «Fake» в углу. За 100 долларов пользователь получает фото без всяких знаков.
Создатель DeepNude рекомендует использовать фото девушек, у которых уже оголена большая часть тела — например, в купальнике или нижнем белье. Также проверка показала, что приложение чувствительно к позам — лучше не использовать снимки, где человек стоит спиной или вполоборота.
В «идеальных» условия алгоритм справляется с работой качественно, заполняя участки, которые скрыты одеждой.
Журналисты Vice заплатили 50 долларов, чтобы протестировать приложение. Также они связались с разработчиком: он представился именем Альберто и рассказал, что тренировал нейросеть на 10 тысячах фотографий обнажённых женщин. По его словам, функция «раздевания» мужчин находится у него в планах.
Альберто отметил, что вдохновлялся идеей «рентгеновских очков» из своего детства. Для своего проекта он использовал алгоритм pix2pix, который часто используют для «дорисовки» объектов.
После материала Vice Альберто предупредил, что из-за высокой нагрузки фото могут обрабатываться дольше. При этом на алгоритм уже обратили внимание правозащитные организации, которых возмутило подобное «вторжение в частную сексуальную жизнь человека». Vice назвал приложение «ужасающим».
Авторы издания показали DeepNudes профессору компьютерных наук университета в Бёркли Хани Фариду (Hany Farid). По словам журналистов, он был шокирован простотой создания фейкового снимка.
Пользователи Reddit (фэндом), занимающиеся «пересадкой лиц», добрались до героинь Ведьмака
В случае с Трисс, Reddit юзеры, пошли ещё дальше — использовали ролик, где сама актриса изображает Меригольд.
ссылки для ознакомления ( ͡° ͜ʖ ͡°)(+18)
FakeApp, приложение, позволяющего с помощью нейросетей перенести лицо одного человека на видео с другим, не собирается сбавлять обороты. На Reddit продолжают наработки сообщества r/deepfakes, где пользователи r/witcher продолжают экспериментировать с технологией.
Само собой, большая часть контента, публикуемого в DeepFakes относится к «порно со знаменитостями», однако недавно Reddit юзеры взялись и за игры.
Как отмечает PC Gamer, совсем не удивительно, что пользователи начали свои эксперименты с героинь «Ведьмака 3». Их лица в игре выполнены с реалистичным пропорциями и хорошо детализированы, поэтому их просто перенести на видео, не потеряв реалистичности.
Таким образом в сети появилось порно с Йеннифер — точнее, с темноволосой актрисой, которой «пересадили» лицо чародейки.
ссылки для ознакомления ( ͡° ͜ʖ ͡°)
Вероятностное улучшение фотографий по нескольким пикселям: модель Google Brain
Пример работы нейросети после обучения на базе лиц знаменитостей. Слева — исходный набор изображений 8×8 пикселей на входе нейросети, в центре — результат интерполяции до 32×32 пикселей по предсказанию модели. Справа — реальные фотографии лиц знаменитостей, уменьшенные до 32×32, с которых были получены образцы для левой колонки
Можно ли повышать разрешение фотографий до бесконечности? Можно ли генерировать правдоподобные картины на основе 64 пикселей? Логика подсказывает, что это невозможно. Новая нейросеть от Google Brain считает иначе. Она действительно повышает разрешение фотографий до невероятного уровня.
Можно ли повышать разрешение фотографий до бесконечности? Можно ли генерировать правдоподобные картины на основе 64 пикселей? Логика подсказывает, что это невозможно. Новая нейросеть от Google Brain считает иначе. Она действительно повышает разрешение фотографий до невероятного уровня.
Такое «сверхповышение» разрешения не является восстановлением исходного изображения по копии низкого разрешения. Это синтез правдоподобной фотографии, которая вероятно могла быть исходным изображением. Это вероятностный процесс.
Когда стоит задача «повысить разрешение» фотографии, но на ней нет деталей для улучшения, то задачей модели является генерация наиболее правдоподобного изображения с точки зрения человека. В свою очередь, сгенерировать реалистичное изображение невозможно, пока модель не создала контуры и не приняла «волевое» решение о том, какие текстуры, формы и паттерны будут присутствовать в разных частях изображения.
Когда стоит задача «повысить разрешение» фотографии, но на ней нет деталей для улучшения, то задачей модели является генерация наиболее правдоподобного изображения с точки зрения человека. В свою очередь, сгенерировать реалистичное изображение невозможно, пока модель не создала контуры и не приняла «волевое» решение о том, какие текстуры, формы и паттерны будут присутствовать в разных частях изображения.
Для примера достаточно посмотреть на КДПВ, где в левой колонке реальные тестовые изображения для нейросети. На них отсутствуют детали кожи и волос. Их никоим образом невозможно восстановить традиционными способами интерполяции вроде линейной или бикубической. Однако если предварительной обладать глубокими знаниями о всём разнообразии лиц и их типичных очертаниях (и зная, что здесь нужно увеличить разрешение именно лица), то нейросеть способна совершить фантастическую вещь — и «нарисовать» недостающие детали, которые с наибольшей вероятностью будут там.
Специалисты подразделения Google Brain опубликовали научную работу «Рекурсивное пиксельное суперразрешение», в которой описывают полностью вероятностную модель, обученную на наборе фотографий высокого разрешения и их уменьшенных копиях 8×8 для генерации изображений размером 32×32 из маленьких образцов 8×8.
Модель состоит из двух компонентов, которые обучаются одновременно: кондиционная нейросеть (conditioning network) и приор (prior network). Первая из них эффективно накладывает изображение низкого разрешения на распределение соответствующих изображений высокого разрешения, а вторая моделирует детали высокого разрешения, чтобы сделать финальную версию более реалистичной. Кондиционная нейросеть состоит из блоков ResNet, а приор представляет собой архитектуру PixelCNN.
Схематично модель изображена на иллюстрации.
Схематично модель изображена на иллюстрации.
Кондиционная свёрточная нейросеть получает на входе изображения низкого разрешения и выдаёт логиты — значения, которые предсказывают кондиционную логит-вероятность для каждого пикселя изображения с высоким разрешением. В свою очередь, свёрточная нейросеть приор делает предсказания, основанные на предыдущих случайных предсказаниях (обозначены пунктирной линией на схеме). Вероятностное распределение для всей модели вычисляется как softmax-оператор поверх суммы двух наборов логитов с кондиционной нейросети и приора.
Но как оценить качество работы такой сети? Авторы научной работы пришли к выводу, что стандартные метрики типа пикового отношения сигнал/шум (pSNR) и структурного сходства (SSIM) не способны корректно оценить качество предсказания для таких задач сверхсильного увеличения разрешения. По этим метрикам выходит, что лучший результат — это размытые картинки, а не фотореалистичные изображения, на которых чёткие и правдоподобные детали не совпадают по месту размещения с чёткими деталями настоящего изображения. То есть эти метрики pSNR и SSIM крайне консервативны. Исследования показали, что люди легко отзличают реальные фотографии от размытых вариантов, созданных регрессионными методами, а вот отличить сгенерированные нейросетью образцы от реальных фотографий им не так просто.
Но как оценить качество работы такой сети? Авторы научной работы пришли к выводу, что стандартные метрики типа пикового отношения сигнал/шум (pSNR) и структурного сходства (SSIM) не способны корректно оценить качество предсказания для таких задач сверхсильного увеличения разрешения. По этим метрикам выходит, что лучший результат — это размытые картинки, а не фотореалистичные изображения, на которых чёткие и правдоподобные детали не совпадают по месту размещения с чёткими деталями настоящего изображения. То есть эти метрики pSNR и SSIM крайне консервативны. Исследования показали, что люди легко отзличают реальные фотографии от размытых вариантов, созданных регрессионными методами, а вот отличить сгенерированные нейросетью образцы от реальных фотографий им не так просто.
Посмотрим, какие результаты показывает модель, разработанная в Google Brain и обученная на наборе 200 000 лиц знаменитостей (набор фотографий CelebA) и 2 000 000 спальных комнат (набор фотографий LSUN Bedrooms). Во всех случаях фотографии перед обучением системы были уменьшены до размера 32×32 пикселя, а потом ещё раз до 8×8 методом бикубической интерполяции. Нейросети на TensorFlow обучались на 8 графических процессорах.
Результаты сравнивались по двум основным базам: 1) независимая попиксельная регрессия (Regression) c архитектурой, похожей на нейросеть SRResNet, которая показывает выдающиеся результаты по стандартным метрикам оценки качества интерполяции; 2) поиск ближайшего соседнего элемента (NN), который ищет в базе учебных образцов пониженного разрешения наиболее схожее изображение по близости пикселей в евклидовом пространстве, а затем возвращает соответствующую картинку высокого разрешения, из которой был сгенерирован этот учебный образец.
Результаты сравнивались по двум основным базам: 1) независимая попиксельная регрессия (Regression) c архитектурой, похожей на нейросеть SRResNet, которая показывает выдающиеся результаты по стандартным метрикам оценки качества интерполяции; 2) поиск ближайшего соседнего элемента (NN), который ищет в базе учебных образцов пониженного разрешения наиболее схожее изображение по близости пикселей в евклидовом пространстве, а затем возвращает соответствующую картинку высокого разрешения, из которой был сгенерирован этот учебный образец.
Нужно заметить, что вероятностная модель выдаёт результаты разного качества, в зависимости от температуры softmax. Вручную было установлено, что оптимальные значения τ лежат между 1,1 и 1,3. Но даже если установить τ=1.2, то всё равно каждый раз результаты будут разными.
Различные результаты при запуске модели с температурой softmax τ=1.2
Оценить качестве работы вероятностной модели можете по образцам ниже:
Сравнение результатов по спальням
Сравнение результатов по лицам знаменитостей:
Для проверки реалистичности результатов учёные провели опрос черед краудсорсинг. Участникам показывали две фотографии: одну настоящую, а вторую сгенерированную различными методами из уменьшенной копии 8×8 и просили указать — какая фотография сделана камерой.
Сверху в таблице — результаты для базы лиц знаменитостей, снизу — для спальных комнат. Как видим, при температуре τ = 1.2 на фотографиях спальных комнат модель показала максимальный результат: в 27,9% случаях её выдача оказалась более реалистичной, чем настоящее изображение! Это явный успех.
На иллюстрации внизу — самые удачные работы нейросети, в которых она «побила» оригиналы по реалистичности. Для объективности — и некоторые из худших.
В области генерации фотореалистичных изображений с помощью нейросетей сейчас наблюдается очень бурное развитие. В 2017 году мы наверняка услышим много новостей на эту тему.
Testing with Daisy Ridley / First test video автор nuttynutter6969
Я играл с новым GUI от deepfakeapp, и это результаты моего первого полного тестового видео.
Это единственные части, которые выглядели нормально:
Если вам нужны остальные части видео, чтобы увидеть все его проблемы, оно находится здесь -> https://sendvid.com/cxulmetg. Будьте осторожны, большинство из фрагментов из них несмотрибельно.
Извлеченные уроки:
1- Нужно добавлять фотографии с высоким разрешением для учебных данных, я думаю, это поможет в устранении сильных размытий в видео.
2- В этом видео было, к сожалению, картина с лицом за моделью в нескольких сценах, это не очень хорошо сочеталось с распознаванием лица, и ИИ запутался, так как он узнавал лицо в картине на стене.
3. Нужно избегать сцен, где угол обзора модели плох по сравнению с учебными данными, например, когда она на коленях между 1:23 и 04:04 в видео
Помимо этого, когда данные были правильными, и все собиралось хорошо, как в первых трех ссылках, эта новая технология просто потрясающая.
Я сделаю еще несколько тестовых видео и попытаюсь улучшить свой рабочий процесс. Если у кого-нибудь есть советы о том, как бороться с проблемой № 2, дайте мне знать.
Благодарю deepfakes и deepfakeapp за их удивительный вклад!
Извлеченные уроки:
1- Нужно добавлять фотографии с высоким разрешением для учебных данных, я думаю, это поможет в устранении сильных размытий в видео.
2- В этом видео было, к сожалению, картина с лицом за моделью в нескольких сценах, это не очень хорошо сочеталось с распознаванием лица, и ИИ запутался, так как он узнавал лицо в картине на стене.
3. Нужно избегать сцен, где угол обзора модели плох по сравнению с учебными данными, например, когда она на коленях между 1:23 и 04:04 в видео
Помимо этого, когда данные были правильными, и все собиралось хорошо, как в первых трех ссылках, эта новая технология просто потрясающая.
Я сделаю еще несколько тестовых видео и попытаюсь улучшить свой рабочий процесс. Если у кого-нибудь есть советы о том, как бороться с проблемой № 2, дайте мне знать.
Благодарю deepfakes и deepfakeapp за их удивительный вклад!
"mengohmengohmeng
Отличная работа!
Интересуюсь, каковы спецификации вашего компьютера? И как долго вы тренировались? Также, сколько фотографий / видеороликов вы собрали из Daisy? С нетерпением ждем, что вы будете работать дальше.
nuttynutter6969
Мой компьютер i5 7600k Kaby Lake с видеокартой GTX 1080 и 16 ГБ памяти. Я получил около 7500 фотографий ( скаченных кадров ) Daisy из разных интервью YouTube. Я почти уверен, что это перебор, но это было легко и довольно просто, так почему бы и нет. Я уверен, что мне нужно обрезать и скачать качественные снимки из других источников, чтобы улучшить результаты. Что касается девочки из порно, я просто вырезал кадры из реального порно клипа, их было около 3000.
Нейросеть обучалась около 18 часов."
Отличная работа!
Интересуюсь, каковы спецификации вашего компьютера? И как долго вы тренировались? Также, сколько фотографий / видеороликов вы собрали из Daisy? С нетерпением ждем, что вы будете работать дальше.
nuttynutter6969
Мой компьютер i5 7600k Kaby Lake с видеокартой GTX 1080 и 16 ГБ памяти. Я получил около 7500 фотографий ( скаченных кадров ) Daisy из разных интервью YouTube. Я почти уверен, что это перебор, но это было легко и довольно просто, так почему бы и нет. Я уверен, что мне нужно обрезать и скачать качественные снимки из других источников, чтобы улучшить результаты. Что касается девочки из порно, я просто вырезал кадры из реального порно клипа, их было около 3000.
Нейросеть обучалась около 18 часов."
Генератор изображений по тексту DALL-E 2 перешёл в стадию «беты» — доступ к нему получит миллион человек
О том, что нейросеть DALL-E 2 перешла на стадию закрытого бета-тестирования, в компании OpenAI объявили 20 июля 2022 года.Желающие могут подать заявку на участие в тестировании на сайте OpenAI. Компания отправит около миллиона приглашений в течение нескольких недель.
С запуском бета-версии DALL-E 2 переходит на кредитную систему. Пользователям нейросети будет доступно 200 генераций в первый месяц и по 60 каждые следующие 30 дней.
Дополнительные генерации можно будет купить — 460 штук за 15 долларов.
С началом бета-тестирования OpenAI разрешила пользователям нейросети распечатывать сгенерированные изображения для использования в коммерческих целях.
Новая технология Samsung
Samsung AI lab разрабатывает технологию, которая может анимировать очень реалистичные изображения лиц, используя только несколько - или в некоторых случаях-только одно начальное изображение.
Отличный комментарий!
Блять
Первая слева кажется руководит одной соседней страной
Первая слева кажется руководит одной соседней страной
Здесь мы собираем самые интересные картинки, арты, комиксы, мемасики по теме нейросеть Реалистичный порно (+1000 постов - нейросеть Реалистичный порно)
Наши любимые теги
Топ комментов
А бывает, комменты лучше постов. Смотрим топ тредов и вникаем!
Отличный комментарий!