Человека которого нет нейросеть

О генераторе

Интересным моментом является то, что создание фотографий несуществующих людей было побочным продуктом: основной целью было научить ИИ распознавать фальшивые лица и лица в целом. Компании это было необходимо для повышения производительности своих видеокарт за счет автоматического распознавания лиц и применения к ним других алгоритмов рендеринга. Однако, поскольку

Например, сейчас многие используют ChatGPT для создания контента. Но на запрос уровня: «Напиши статью про искусственный интеллект», без специфики по стилистике, заданной канвы повествования и собственных наработок, можно получить только бездумный и бесполезный ответ.

«Суть генеративного дизайна состоит в том, чтобы максимально оптимизировать пути решения поставленной задачи. Уже немало стартапов и компаний, которые повышают эффективность и автоматизируют деятельность архитекторов и проектировщиков. Мы, например, пользуемся разработкой компании Finch для генерации планированных решений», – рассказал Шыныбеков.

Джевин Уэст и Карл Бергстром создали веб-сайт под названием “Какое лицо настоящее”, который нацелен на то, чтобы научить людей быть более аналитичными в отношении потенциально ложных портретов. Прежде чем делать предположения о том, что человек на фотографии существует, необходимо рассмотреть несколько вещей.

Для пользователя все работает очень просто. Как только вы попадаете на сайт, генерируется случайное лицо. Вы можете скачать картинку, если хотите. Обновите страницу, если вам не нравится человек, с которым вы встречаетесь. Если вы видите то же самое лицо, просто подождите пару секунд и снова обновите страницу. На веб-сайте показаны результаты работы генератора (которые обновляются каждые 2-3 секунды), а не сам генератор.

Такие же неровные проблемы с зубами тоже довольно распространены. Ищите странные характеристики, такие как пиксели и повторяющиеся резцы. Накладные волосы, в общем, могут казаться с некоторым свечением вокруг них или выглядеть слишком прямыми и с прожилками, опять же, с видимой асимметрией.

Как распознать изображение фальшивого человека

Люди, как правило, не задумываются о влиянии, которое нейронные сети оказывают на нашу жизнь, потому что обычно мы видим результат их работы, а не «лицо» нейронной сети. Возможно, именно поэтому генератор поддельных фотографий стал главной темой обсуждения в течение нескольких недель в средствах массовой информации, посвященных технологиям, в конце 2020 года. Не все смогли догадаться, что ИИ может за пару секунд сгенерировать реалистичное лицо несуществующего человека. Поддельные портреты выглядят очень реалистично, и это пугает. Если ИИ может создавать для себя лица и может писать тексты, как настоящие люди, то что будет дальше?

Обоснованы ли опасения некоторых людей остаться без работы? Конечно. Джин уже выпущен из бутылки, и конкуренция обязывает все бизнесы в среднесрочной перспективе оптимизировать свои процессы с применением этих инструментов. Рынок труда изменится в ближайшие годы.

«Нейросеть создает уникальные серии генераций с помощью функции /blend, ускоряет процесс создания эскизов и визуальных концепций интерьеров. Но ИИ понимает все слова буквально. Нужно время, чтобы научиться правильно писать запросы. Чем точнее будет описание, тем ближе к действительности будет генерация», – делает вывод Чистяков.

Как архитекторы используют в работе нейросети и дополненную реальность? Кому больше доверяют топ-менеджеры – сотрудникам или цифрам аналитики, которую получают от мобильных систем бронирования рабочих мест? Когда девелоперы смогут повысить продажи с помощью технологии визуализации планировок и дизайн-решений? Эти вопросы обсудили на бизнес-сессии «Технологические решения и новации в интерьерах и девелопменте», прошедшей на форуме Business Design Dialogue SPb 2023.

Генератор лиц ИИ работает на базе StyleGAN, нейронной сети от Nvidia, разработанной в 2018 году. GAN состоит из 2 конкурирующих нейронных сетей, одна из которых что-то генерирует, а вторая пытается определить, являются ли результаты реальными или генерируются первой. Обучение заканчивается, когда первая нейронная сеть начинает постоянно обманывать вторую.

Искусственный интеллект (ИИ), генерирующий и визуализирующий идеи, позволяет на первоначальных стадиях проекта закладывать максимально эффективные качественные решения, которые в дальнейшем уменьшат риски, оптимизируют бюджет и позволят видеть проект насквозь, уверен Мерей Шыныбеков, CEO и основатель проектного бюро RayGroup.

Александр Терехов

Нейросети способны обрабатывать и анализировать большие объемы данных, что позволяет создавать более точные и реалистичные модели объектов. Эксперты прогнозируют, что скоро архитектурные бюро будут нанимать специалистов, которые умеют качественно работать с нейронками.

Также не стоит забывать, что для каждой нейросети требуется оператор. Она не может сама себе поставить задачу и проверить итог работы. Кроме того, при работе с нейросетью важно понимать, что именно вам нужно. И, если вы наняли на работу живого человека , он сможет задать уточняющие вопросы, чтобы результат соответствовал вашим ожиданиям. Нейросеть не будет спрашивать, какая цель у текста или какая аудитория у бренда, она просто сделает наугад.

YouTube пестрит заголовками в стиле «Дизайнеры больше не нужны», а разные паблики смакуют новости о том, что корпорации сократили часть сотрудников и поручили их обязанности нейросетям. Однако, даже сам ChatGPT считает, что полностью заменить человека он не сможет.

Кроме этого, для работы ИИ требуется высокопроизводительная вычислительная инфраструктура. В далеком 2012 году Google создали нейросеть , которая научилась распознавать кошек на изображениях. Для этого потребовалась 1000 серверов и 16 000 тысяч ядер. Представьте, какие ресурсы нужны для того же ChatGPT.

Почти невозможно распознать изображение фальшивого человека. ИИ настолько развит, что 90 % подделок не распознаются обычным человеком, а 50 % не распознаются опытным фотографом. Услуг по распознаванию не существует. Иногда нейронная сеть допускает ошибки, из-за чего появляются артефакты: неправильно изогнутый узор, странный цвет волос и так далее.

«Это не значит, что нужно взять сгенерированную картинку и идти ее перечерчивать. Надо подходить к работе с нейросетями, как к творческому процессу, одному из этапов мозгового штурма. Нейросети галлюцинируют, предлагают иногда очень странные решения, но это позволяет взглянуть на задачу с нового ракурса», – говорит Степан Кухарский, архитектор и партнер SA lab.

Технологии multiplan помогает архитекторам и дизайнерам проецировать архитектурные планы в натуральную величину и визуализировать дизайн-решения, например, раскладку покрытий полов или различные цветовые решения. Технология экономит время и деньги на согласованиях и позволяет работать над проектами удаленно. К концу года компания Multi Plan, основанная Виктором Пашегоровым, планирует использовать эту технологию, но уже с дополненной реальностью, для создания нового офиса в Тбилиси. Здесь также разместиться омниканальный центр продажи недвижимости, что даст возможность опробовать новый сервис застройщикам.

Нейросеть не программируется, а тренируется, поэтому она может выдавать результаты даже в случаях, которые не были описаны разработчиком. В этом основное отличие ИИ — он может решить задачу более творчески, при этом быстро. Правда, как и человек, не обязательно верно.