Choć wyglądają jak osoby, które widujemy na co dzień na okładkach plotkarskich magazynów w rzeczywistości… nie istnieją. Firma Nvidia opracowała metodę generowania fotografii przedstawiających ludzkie twarze na podstawie wizerunków celebrytów. Rezultatem są zdjęcia osób, które wyglądają jakbyśmy gdzieś już je widzieli. Choć samo generowanie twarzy nieistniejących celebrytów nie jest zupełnie nowym zjawiskiem, firma twierdzi, że osiąga w tym najbardziej realistyczne i szczegółowe rezultaty.

Wszystko dzięki wykorzystaniu algorytmów generative adversarial networks (GAN). Składają się one z dwóch sieci: jedna generuje obrazy na podstawie dostarczonych jej danych (w tym wypadku są to zdjęcia prawdziwych celebrytów), a druga sprawdza, czy efekt wygląda realistycznie.

Jeśli tak nie jest, odsyła zdjęcie z powrotem do pierwszej z sieci, aby naniosła ona poprawki. Cały proces został szczegółowo opisany w opublikowanych przez firmę badaniach.

System ma jednak swoje ograniczenia. Po pierwsze zdjęcia fałszywych celebrytów są stosunkowo niewielkie (1,024 na 1,024 pikseli). Do tego widać niekiedy, że nie są prawdziwe – bywa, że rezultat za bardzo przypomina prawdziwych celebrytów, których wizerunki posłużyły do generowania fotografii, a na zdjęciach często można dostrzec różne zakłócenia.

– Jakość naszych wyników jest generalnie wysoka w porównaniu do tego, co udało nam się wygenerować wcześniej za pomocą GAN – mówi firma Nvidia. Jednocześnie jest świadoma tego, że od wygenerowania zupełnie realistycznych zdjęć dzieli ją jeszcze długa droga. Jeśli tego typu technologia zostanie w przyszłości udoskonalona, będzie mogła zostać wykorzystana do najróżniejszych celów – nie tylko do reklam. Warto choćby przypomnieć w tym kontekście o algorytmie, któremu udało się wygenerować fałszywe przemówienie Baracka Obamy na podstawie autentycznych materiałów, o którym pisaliśmy tutaj. Być może sztuczna inteligencja sprawi, że w przyszłości odróżnienie prawdziwych treści od fałszywych stanie się jeszcze trudniejsze niż dziś.

Źródło: The Verge, geek.com, Antyweb