«Дипфейк» вместо пикселей на лице - Hitecher
«Дипфейк» вместо пикселей на лице

«Дипфейк» вместо пикселей на лице

Разработчики из Норвегии обучили нейросеть реалистично заменять лица настоящих людей на анонимные лица, созданные компьютером. Эта технология позволит сохранить приватность людей на фотографиях.

Разработчики из Норвегии обучили нейросеть реалистично заменять лица настоящих людей на анонимные лица, созданные компьютером. Эта технология позволит сохранить приватность людей на фотографиях.

Иногда в новостях и журналистских расследованиях реальные имена людей изменены. Это может быть обусловлено желанием самих героев той или иной истории или, например, интересами следствия в случае расследования преступлений.

Когда речь идет о тексте, достаточно заменить имя. Но для того, чтобы сохранить анонимность людей на фото или видео, их лица приходится закрывать черным прямоугольником или превращать в пиксели, а голос изменять по высоте.

Норвежские разработчики предложили способ изменения снимков, который позволяет заменять лица реальных людей на сгенерированные нейросетью. Новая технология позволяет не раскрывать личности реальных людей, но и не добавлять некрасивые черные прямоугольники и не размывать лица. Обычно для зрителя не принципиально, как именно выглядит герой – важна суть рассказа. Это как с именами, только вместо псевдонима реалистичная компьютерная маска.

Группа разработчиков из Норвежского университета естественных наук и технологий объединила несколько алгоритмов обработки изображений в одну нейросеть, которая в течение 17 дней обучалась на датасете из 40 миллионов фотографий. Исходный код программы выложен на GitHub.

Замена лиц на изображении происходит в несколько этапов. Сначала исходный снимок обрабатывает нейросеть S3FD, которая размечает на фото прямоугольные области с лицами. Затем нейросеть Mask R-CNN размечает в этих областях ключевые точки: глаза, нос, уши, плечи. После расчета ключевых точек лица закрашиваются серым, а затем пиксели раскрашиваются в рандомные цвета. Последний шаг – собственно генерирование новых лиц – выполняет нейросеть U-Net. Она получает уже анонимизированные изображения и встраивает в них новые лица по ключевым точкам.

Важная особенность технологии в том, что нейросеть не сохраняет исходное изображение лица, а значит не нарушает Общий регламент по защите данных (GDRP), который регулирует работу с личными данными пользователей в Европе.

Поделитесь этим с друзьями!

Будьте первым, кто оставит комментарий