A kutatócsoportok neurális hálózatok segítségével gyakran kísérleteznek a videotartalommal. Vegyük például az NVIDIA-t, amely 2017 végén egy neurális hálózatot képzett, hogy változtassa meg az időjárást és a napszakot a videóban. Egy másik ilyen projektet a Carnegie Melon Egyetem kutatói indítottak, akik neurális hálózatot hoztak létre az egyik ember arckifejezéseinek a másik arcára történő bevezetésére.
A projekt a DeepFakes technológián alapul, amellyel megváltoztathatja a videó arcát. Ez a gépi tanulás generációs, versengő formáján alapul. Ennek keretében a generatív modell megpróbálja megtéveszteni a megkülönböztetőt, és fordítva, amelynek eredményeként a rendszer megérti, hogyan lehet a tartalmat más stílussá alakítani.
A ciklus-GAN algoritmus a tulajdonságok másik objektumra történő átviteléhez nem ideális, és lehetővé teszi a képen tárgyak megjelenését. A neurális hálózat minőségének javítása érdekében a kutatók a Recycle-GAN továbbfejlesztett változatát használják. Nem csak az arc különböző részeinek helyzetét veszi figyelembe, hanem mozgásuk sebességét is.
A neurális hálózat sikeresen átadta a TV-műsorvezető, Stephen Colbert arckifejezéseit John Oliver komikusnak. Ezenkívül a nárcisz virágzási folyamatát a hibiszkuszra továbbította.
A kutatók szerint a technológia felhasználható lenne a filmművészetben. Ez felgyorsítja a folyamatot és csökkenti a filmek készítésének költségeit. A neurális hálózatok azon képessége, hogy megváltoztassák az időjárást a videóban, megkönnyítik az elektromos autók megtanítását különböző időjárási körülmények között történő vezetésre.
Ramis Ganiev
Promóciós videó:
