Deepfake
От англ. “deep learning” — глубинное обучение и “fake” — подделка. На рубеже 2016–2017 гг. в Data Science сообществе начали лавинообразно набирать популярность вариации алгоритма генеративных состязательных сетей (generative adversarial network, GAN), позволяющего по ключевым признакам объектов восстанавливать их целиком (в том числе заменяя отдельные элементы, например лица). Решения на основе GAN позволяют «оживлять» статичные изображения и создавать на их основе вполне реалистичную анимацию. Использование этого метода приводит к появлению так называемых дипфейков (Deepfake). В настоящее время технология активно осваивается киноиндустрией. При этом набирает обороты и обратное направление — AntiDeepFake. Лабораторией кибербезопасности ПАО «Сбербанк», например, разработана технология на основе ИИ для автоматизированного выявления DeepFake с точностью до 98%.
От англ. “deep learning” — глубинное обучение и “fake” — подделка. На рубеже 2016–2017 гг. в Data Science сообществе начали лавинообразно набирать популярность вариации алгоритма генеративных состязательных сетей (generative adversarial network, GAN), позволяющего по ключевым признакам объектов восстанавливать их целиком (в том числе заменяя отдельные элементы, например лица). Решения на основе GAN позволяют «оживлять» статичные изображения и создавать на их основе вполне реалистичную анимацию. Использование этого метода приводит к появлению так называемых дипфейков (Deepfake). В настоящее время технология активно осваивается киноиндустрией. При этом набирает обороты и обратное направление — AntiDeepFake. Лабораторией кибербезопасности ПАО «Сбербанк», например, разработана технология на основе ИИ для автоматизированного выявления DeepFake с точностью до 98%.
DALL-E от OpenAI
В 2021 г. одним из важных достижений стало создание технологии генерации изображений по текстовому описанию. Разработанная компанией OpenAI нейросеть DALL-E позволяет создавать высококачественные изображения абстрактных и несуществующих объектов, сочетая несвязанные характеристики и применяя их к существующим изображениям. Визуализации генерируются с помощью нейросети, в основе которой лежит алгоритм GPT-3. Это позволяет создавать широкую палитру необычных изображений.
В 2021 г. одним из важных достижений стало создание технологии генерации изображений по текстовому описанию. Разработанная компанией OpenAI нейросеть DALL-E позволяет создавать высококачественные изображения абстрактных и несуществующих объектов, сочетая несвязанные характеристики и применяя их к существующим изображениям. Визуализации генерируются с помощью нейросети, в основе которой лежит алгоритм GPT-3. Это позволяет создавать широкую палитру необычных изображений.
Нейросеть-трансформер ruDALL-E
Генерирующая оригинальные изображения по короткому текстовому описанию на русском языке.
В настоящее время в open source уже доступны эта и другие генеративные модели: ruDALL-E XL (1.3 млрд параметров), RuGPT-3 (самая большая ИИ-модель для русского языка, которая умеет писать тексты), ruCLIP (Base, Small и Large), RuDOLPH.
Генерирующая оригинальные изображения по короткому текстовому описанию на русском языке.
В настоящее время в open source уже доступны эта и другие генеративные модели: ruDALL-E XL (1.3 млрд параметров), RuGPT-3 (самая большая ИИ-модель для русского языка, которая умеет писать тексты), ruCLIP (Base, Small и Large), RuDOLPH.