[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "i", "ps": "cndo", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "i", "ps": "cndo", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "disable": true, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "clmf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byswn", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "create", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "cndo", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223677-0", "render_to": "inpage_VI-223677-0-101273134", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?p1=byaeu&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid11=&puid12=&puid13=&puid14=&puid21=&puid22=&puid31=&fmt=1&pr=" } } ]
{ "author_name": "Дамир Камалетдинов", "author_type": "self", "tags": ["\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438","\u043e\u0444\u0442\u043e\u043f"], "comments": 48, "likes": 52, "favorites": 29, "is_advertisement": false, "section_name": "default", "id": "59626", "is_wide": "" }
Дамир Камалетдинов
15 251

Нейросеть создаёт 3D-модели лиц по одной фотографии

То, что совсем недавно требовало серьёзной работы, искусственный интеллект теперь делает за пару секунд.

Поделиться

В избранное

В избранном

Осторожно, в материале много гифок!

7 сентября специалисты британских Университетов Ноттингема и Кингстона представили проект по 3D-реконструкции лиц на основе одного изображения. Для этого исследователи создали нейросеть, через которую пропустили множество объёмных 3D-моделей людей и обычных портретов. Таким образом алгоритм научился довольно качественно воссоздавать объёмные лица людей на основе всего одного снимка.

В описании к своей работе учёные отметили, что создание 3D-реконструкции лица человека всегда было фундаментальной проблемой для компьютерного зрения. Обычно машине требовалось по меньшей мере несколько фотографий с разных ракурсов и много других входных данных для построения объёмных моделей, но даже в этих случаях результат получался не идеальным.

В Университете Ноттингема смогли избавиться от ошибок и ограничений, обучив свёрточную нейронную сеть (архитектура таких нейросетей нацелена на распознавание изображений) на большом количестве двухмерных изображений и трёхмерных моделей и сканов. Как пояснили исследователи, они добились того, что алгоритму требуется всего одно изображение человека, причём система сможет построить модель с разными позами и эмоциями и даже если часть лица не видна. По словам учёных, они использовали простую архитектуру прямой регрессии объёмного изображения от единственного двухмерного снимка.

Проверить работу искусственного интеллекта можно на сайте исследователей. С 7 сентября пользователи сети загрузили 210 тысяч лиц и просмотрели объёмные модели почти полмиллиона раз. Разработчики обещают удалять все изображения и 3D-маски через полчаса после загрузки и никогда не использовать их вновь.

TJ провёл собственный тест нейросети, загрузив в неё фотографии известных предпринимателей, актёров, политиков, персонажей из популярных фильмов и мемы.

Путин

В случае с президентом России искусственный интеллект справился не особо хорошо

Навальный

С оппозиционным политиком Алексеем Навальным, вышло, наоборот, неплохо

Борис Ельцин

Павел Дуров

Олег Тиньков

Дональд Трамп

Дмитрий Медведев

Дмитрий Песков

Пресс-секретарь президента и его усы

Том Круз

Смеющегося Тома Круза как-будто подменило «Нечто»

Леонардо Ди Каприо

Эмилия Кларк

Мать драконов и её дитя

Наталья Поклонская

Кара Делевинь

Дженнифер Лоуренс

Саша Грей

Алгоритм не всегда хорошо срабатывает с лицами темнокожих людей, однако со сгенерированным на компьютере персонажем из «Аватара» он справился с первого раза.

#нейросети #офтоп

Статьи по теме
Разработчики научили нейросеть дорисовывать объекты по наброскам
Популярные материалы
Показать еще
{ "is_needs_advanced_access": true }

Лучшие комментарии

Дискуссии по теме
доступны только владельцам клубного аккаунта

Купить за 75₽
Авторизоваться

Преимущества
клубного аккаунта

  • отсутствие рекламы
  • возможность писать комментарии и статьи
  • общение с членами клуба
Подробнее

Преимущества
клубного аккаунта

  • отсутствие рекламы
  • возможность читать и писать комментарии
  • общение с членами клуба
  • возможность создавать записи

Сколько это стоит?

Членство в клубе стоит всего 75₽ в месяц. Или даже дешевле при оплате за год.

Что такое клуб?

Клуб ТЖ это сообщество единомышленников. Мы любим читать новости, любим писать статьи, любим общаться друг с другом.

Вступить в клуб

Комментарии Комм.

Популярные

По порядку

0

Прямой эфир

Вы не против подписаться на важные новости от TJ?

Нет, не против