Изследователските екипи често експериментират с видео съдържание, използвайки невронни мрежи. Вземете например NVIDIA, която в края на 2017 г. обучи невронна мрежа за промяна на времето и времето на деня на видео. Друг подобен проект беше стартиран от изследователи от университета Карнеги Мелон, които създадоха невронна мрежа, за да наслагват изражението на лицето на един човек върху лицето на друг.
Проектът е базиран на технологията DeepFakes за промяна на лица на видео. Тя се основава на генеративна състезателна форма на машинно обучение. В своята рамка генеративният модел се опитва да заблуди дискриминационния и обратно, в резултат на което системата разбира как съдържанието може да се трансформира в различен стил.
Алгоритъмът cycl-GAN за прехвърляне на свойства към друг обект не е идеален и позволява артефакти в изображението. За да подобрят качеството на невронната мрежа, изследователите използваха нейната подобрена версия на Recycle-GAN. Той отчита не само положението на различни части на лицето, но и скоростта на тяхното движение.
Невронната мрежа успешно прехвърли израженията на лицето на телевизионния водещ Стивън Колбърт в лицето на комика Джон Оливър. Освен това тя прехвърли процеса на цъфтеж на нарциса в хибискуса.
Изследователите смятат, че технологията може да се използва в кинематографията. Това ще ускори процеса и ще намали разходите за създаване на филми. Способността на невронните мрежи да променят времето на видео ще улесни обучението на електрическите автомобили да шофират при различни метеорологични условия.
Рамис Ганиев
Промоционално видео:
