人脸分解网站将近10次,就不会经常出现1~2张问题脸|鸭脖app下载

  • 时间:
  • 浏览:3585
  • 来源:鸭脖官方网站
本文摘要:NVIDIA研究人员建立了全球化的对付神经网络(GAN),使两个人工智能系统相互矛盾,寻求生产高质量的假人照片。一组算法(生成器)试图创建面部内容,另一组算法(识别真伪)试图确认是现实图像还是欺诈图像。

最近,被命名为这个人不存在的网站着火了。用户只要每次创建https://thispersondoesnotexist.com/站点,该站点就不会分解真伪脸。

该技术源于NVIDIA,NVIDIA仍以显示卡和芯片而闻名。但是,2年前(2017年11月),NVIDIA开发了新的分解对策网络(GAN)。

当时,这是深度自学领域的猛烈应用,引起了社会的愤慨。NVIDIA研究人员建立了全球化的对付神经网络(GAN),使两个人工智能系统相互矛盾,寻求生产高质量的假人照片。将工作过程分为创建图片和识别图片,最后微调结果。

也就是说,将AI的工作阻抗分为不同的部分工作。一组算法(生成器)试图创建面部内容,另一组算法(识别真伪)试图确认是现实图像还是欺诈图像。实质上,如果另一组算法(识别真伪)判断图像是谎言,则不会重新开始。

AI开发人员不检查结果,确认是否必须调整算法。值得注意的是,NVIDIA既不是发明者GAN,也不是GAN的所有者。谷歌的Iangodfellow也是这样运营的,谷歌还在大幅度完善。

NVIDIA研究小组最近也在进行改进,一定程度上只是具备华丽华丽的网页界面的旧神经网络。目前,其层数已经升级、调整,给予机器人化疗,减少自尊心。

根据研究小组的官方意见,在设计切换文学的推进和鼓励下,我们设计了一种新的方法来控制图像制作过程的发生器结构。我们的生成器从自学的常量输出开始,根据潜在代码调整各卷层图像的样式,必须控制不同尺度图像特征的强度。这意味着,只要你在网站上按下一个大按钮,网站就会大大降低令人信服或惊悚的人的脸。

毛骨悚然?既然有另一组分辨图像真伪的算法,为什么还不可怕呢?首先,让我们看看网站分解的长期照片。(记录:甜蜜的孩子,但世界上没有这个人)(女性)(男性)以上的照片,看起来和真人不同。当然,大家也可以在文章结束的网站上制作,但是每次都不表示有不同的脸。可怕的是,神经网络(GAN)也不会经常出现错误。

这时,表明有些人的脸经常异常。表现的缺失是毛骨悚然。

(公共编号:)推荐几个例子:(注意美女脖子下面红圈的伤痕,看到外星人留下的痕迹)(这个女人旁边的人,不告诉是人还是……..也就是说,很可怕)(绿色圆圈的脸上出现了未知物质的绿色缺失)GAN不稳定,出现的缺失脸的概率很低。创建网站将近10次,就不会经常出现1~2张问题脸。

不,很多媒体对https://thispersondoesnotexist.com/网站的评价千篇一律的恐怖、恐怖、恐怖、毛骨悚然。但是,这并不能阻止假面分解网站的疯狂。有不同的模仿网站,已经出现了。https://thisairbnbdoesnotexist.com/(这个Airbnb爱彼迎不存在)https://www.thiswaifudoesnotexist.net/(这个waifu动画不存在)https://当然,这只猫不存在的网站,显然总是毛骨悚然。

因为与假体分解网站相比,这种猫咪脸分解网站的稳定性太差,显示长时间猫咪的照片很少。推荐几个例子。甜美萌猫的形象,从那以后就成了政治宣传。

就像来自宇宙的生物一样,黑色幽默,畸形,全身上下都不痛苦。特别是猫的脸和脸在同一张照片中出现的时候,那个画风是真的。

读者可以从以下照片中体会到,无论是人脸分解网站还是猫脸分解网站。从目前实际操作人员的结果来看,不尽如人意,仍需时间的调教。所以想想就好,不用上当受骗!原始文章允许禁止发布。

下一篇文章发表了注意事项。


本文关键词:图像,的人,网站,鸭脖app下载,分解,不存在

本文来源:鸭脖官方网站-www.notaresponsable.com