Pētnieku grupas bieži eksperimentē ar video saturu, izmantojot neironu tīklus. Piemēram, NVIDIA, kas 2017. gada beigās apmācīja neironu tīklu, lai mainītu laika apstākļus un dienas laiku video. Vēl vienu šāda veida projektu uzsāka Kārnegija Melona universitātes pētnieki, kuri izveidoja neironu tīklu vienas personas sejas izteiksmju uzspiešanai citam.
Projekta pamatā ir DeepFakes tehnoloģija seju maiņai video. Tās pamatā ir mašīnmācīšanās ģeneratora sacīkstes forma. Tā ietvaros ģeneratīvais modelis mēģina maldināt diskriminējošo un otrādi, kā rezultātā sistēma saprot, kā saturu var pārveidot citā stilā.
Cikla-GAN algoritms rekvizītu pārsūtīšanai uz citu objektu nav ideāls un ļauj attēlā parādīties artefaktus. Lai uzlabotu neironu tīkla kvalitāti, pētnieki izmantoja tā uzlaboto Recycle-GAN versiju. Tas ņem vērā ne tikai dažādu sejas daļu stāvokli, bet arī to kustības ātrumu.
Neironu tīkls veiksmīgi pārnesa TV raidītāja Stefana Kolberta sejas izteiksmes komiķa Džona Olivera sejā. Turklāt viņa nodeva narcises ziedēšanas procesu hibiskam.
Pētnieki uzskata, ka šo tehnoloģiju varētu izmantot kinematogrāfijā. Tas paātrinās procesu un samazinās filmu veidošanas izmaksas. Neironu tīklu spēja mainīt laika apstākļus videoklipā atvieglos elektromobiļu mācīšanu braukt dažādos laika apstākļos.
Ramis Ganijevs
Reklāmas video:
