यह कोई रहस्य नहीं है कि अब तंत्रिका नेटवर्क सबसे अधिक फोटोग्राफी में प्रयोग किया जाता. हम पहले से ही देखा है कैसे वे कर रहे हैं काम करने में सक्षम एनीमेशन के साथ एक मानक पीसी पर, और चित्र के नीचे चला जाता है हथौड़ा और अधिक प्रसिद्ध कलाकारों के काम. यह आश्चर्य की बात नहीं है कि तंत्रिका नेटवर्क का आधार थे FaceApp आवेदन है कि कुछ ही दिनों में दुनिया भर में लोकप्रियता हासिल, तूफान App की दुकान और .
एलोन मस्क एक बार colonized मंगल ग्रह
<पी>क्यों फोटोग्राफी? जवाब वास्तव में सरल — के चित्र और छवियों की एक किस्म ऑनलाइन एक बहुत कुछ है. और न सिर्फ एक बहुत कुछ है, उनमें से अरबों! शायद तस्वीरों की संख्या को पार कर पृथ्वी की जनसंख्या, और नहीं सभी चित्रों को इंटरनेट पर अपलोड किया गया है, वे अभी भी कर रहे हैं बहुत ज्यादा है । इसलिए, तंत्रिका नेटवर्क बहुत प्रशिक्षित करने के लिए आसान के आधार पर तस्वीरें: वह कर सकते हैं "फ़ीड" की भीड़ डेटा नि: शुल्क. है कि कैसे डेवलपर्स FaceApp हासिल करने में कामयाब प्रभावशाली परिशुद्धता में वीडियो प्रसंस्करण — एप्लिकेशन को बहुत अच्छी तरह से करने में सक्षम कृत्रिम रूप से "sostarivayut" और करने के लिए लोगों को फिर से जीवंत करने के लिए, उसके केश विन्यास बदलने, मेकअप लागू — संभावनाओं वहाँ काफी एक बहुत कुछ है.
विकास की FaceApp है हमारे हमवतन — यारोस्लाव गोंचारोव, के एक देशी, "Yandex", जो कंपनी की स्थापना की वायरलेस प्रयोगशाला है. कई परियोजनाओं के साथ नई कंपनी के साथ जुड़े थे, गहरी सीखने, तंत्रिका नेटवर्क, और "शॉट" यह FaceApp, क्योंकि तस्वीरें और वीडियो में सबसे महत्वपूर्ण हो जाएगा के प्रकार के बारे में जानकारी निकट भविष्य में. के विश्लेषण के माध्यम से regularities की उपस्थिति में लोगों FaceApp एक नई छवि बनाता है, जो एक लग रहा है और अधिक युवा वयस्कों या, उदाहरण के लिए, मुस्कुराते हुए.
जेफ बेजोस एक बार अमेज़न द्वारा बेचा
एप्लिकेशन लोकप्रिय हो गया है के बाद एक कुछ महीनों के रिलीज होने के बाद शुरू में 2017. FaceApp में रखा जाता है के शीर्ष App की दुकान और गूगल प्ले में रूस, अमरीका, ब्रिटेन, फ्रांस, जर्मनी और कई अन्य देशों के । जल्द ही, अनुप्रयोग तक पहुँच 40 लाख डाउनलोड. दिलचस्प है, के एक नए दौर की लोकप्रियता FaceApp है फिल्टर के "बुढ़ापे". कई युवा लोगों को सोच रहा है कि वे कैसे दिखेगा में 30, 40 और यहां तक कि 60 साल है, और FaceApp सटीकता की कीमत पर अपने एल्गोरिदम अनुमति दी गई है उन्हें यह करने के लिए ।
<पी>डेवलपर्स प्रकट नहीं करते हैं, प्रयोग किया जाता एल्गोरिथ्म (आश्चर्य). यह संभव है कि परियोजना के एल्गोरिथ्म पर आधारित उत्पादक तंत्रिका नेटवर्क StyleGAN द्वारा विकसित Nvidia. यह था कि उत्पन्न यथार्थवादी चेहरा है कि वास्तव में अस्तित्व में कभी नहीं. हालांकि, घटना में वहाँ का काम था दो तंत्रिका नेटवर्क: उनमें से एक जिम्मेदार था के लिए सीधे छवि के निर्माण, और दूसरी का विश्लेषण किया छवि के विषय पर यथार्थवाद. पैदा जब एक व्यक्ति तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है सुविधाओं के कई लोगों के लिए, और फिर adapts उन्हें करने के लिए वांछित उम्र, चेहरे का भाव, बालों की लंबाई, और अन्य मानकों.के मामले में FaceApp शायद जनरेटर पहली निर्धारित करता है विशेषताओं का एक मानवीय चेहरा (मुस्कान बालों के लिए और यहां तक कि freckles), और फिर पर लगाता है, उसे गुण के एक पुराने/युवा चेहरा (झुर्रियों की तरह या, इसके विपरीत, चिकनी त्वचा), लेकिन इतना है कि छवि को इस तरह से देखा.
26-वर्ष-पुराने लेखक Hi-News.ru के बाद मैं फैसला करने के लिए उम्र में स्विट्जरलैंड
यह भी देखें — ऑर्केस्ट्रा के लिए
जब आप सेवाओं का उपयोग कर रहे हैं, जो तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित है, जरूरत है कि समझने के लिए हर "फेड" उन्हें डेटा की मेगाबाइट के साथ प्रयोग किया जाता है और आगे के लिए तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित. तो एक अर्थ में, इस app वास्तव में उपयोगकर्ता डेटा एकत्र करता है. और वहाँ रहे हैं दो पक्षों के लिए सिक्का: एक — अपने तस्वीरें मैं रखने के लिए चाहते हैं केवल खुद के लिए; अन्य — तंत्रिका नेटवर्क की किसी भी तरह करना चाहिए सिखाया जा सकता है, क्योंकि है कि बिना FaceApp नहीं किया जा सकता है तो यथार्थवादी चित्रों को बदलने के लिए.
<पी>बेशक, अच्छा डेवलपर्स चाहिए चेतावनी दी है कि डेटा इकट्ठा, अन्यथा किसी को लगता है कि हो सकता है कि बाद में उन्हें फिर से बेचना और उपयोग के लिए विपणक विज्ञापन. या एक तस्वीर के लेखक Hi-News.ru में दिखाई देगा के विज्ञापन के एक बैंक के पेंशनरों के लिए (मैं नहीं की उम्मीद है).मुझे आश्चर्य है कि कितनी दूर उन्नत तंत्रिका नेटवर्क में अगले कुछ वर्षों में. सिर्फ दो साल पहले, Lyrebird मॉन्ट्रियल से बनाया है, एक भाषण सिंथेसाइज़र पर आधारित है, एअर इंडिया को दोहराने में सक्षम किसी भी आवाज. का पालन करने के लिए आवाज प्रणाली केवल लेता है एक कुछ सेकंड की ऑडियो रिकार्डिंग की आवाज की आवश्यकता के लिए एक व्यक्ति के आधार पर पैदा करेगा जो एक ऑडियो टुकड़ा. सही नकली आवाज के माध्यम से संभव है का उपयोग न्यूरल नेटवर्क कृत्रिम बुद्धि पर आधारित है और ऑपरेटिंग अनुसार करने के लिए एक ही सिद्धांतों के रूप में, तंत्रिका नेटवर्क मानव मस्तिष्क की. एअर इंडिया की पहचान करने के लिए सीखता सुविधाओं के मानव भाषण, और फिर इन डेटा कर रहे हैं पहले से ही प्रयोग किया जाता के संश्लेषण के लिए एक कृत्रिम आवाज. तो स्वफ़ोटो — सीमा नहीं है के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग.
लेकिन के बारे में डेटा एकत्रित कर यह विचार करने लायक है ।
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