Как работают нейросети и на что они способны в 2024 году

Как скачать FaceApp

Бум нейросетей — тренд последних лет, который набрал обороты в конце 2022 года. Искусственный интеллект (ИИ) стал доступен широкому кругу пользователей как возможность генерировать уникальные изображения и иллюстрировать самые безумные фантазии, так что в интернете уже поговаривают о том, что профессия дизайнера изжила себя, ведь технология уже рисует лучше и быстрее. При этом есть несколько проблем, которые создателям нейросетей ещё не удалось решить до конца — Sostav рассказал о них в своём материале.

Приложение стало популярным уже через несколько месяцев после выхода в начале 2017 года. FaceApp держался в топе App Store и Google Play в России, США, Великобритании, Франции, Германии и многих других странах. Вскоре приложение достигло отметки в 40 миллионов скачиваний. Интересно, что новый виток популярности FaceApp принес именно фильтр «состаривания». Многим молодым людям было интересно, как они будут выглядеть через 30, 40 и даже 60 лет, а FaceApp за счет точности своих алгоритмов позволил им это сделать.

Также «дипфейковые» глаза движутся неестественно быстро — это отметил журналист The Verge, протестировавший новую функцию. На части видео он смотрит в камеру, так что зритель может увидеть разницу между тем, как это выглядит до и после обработки ИИ. Наличие и отсутствие очков никак не сказалось на качестве изображения.

Нейронные сети используются для решения сложных задач, которые требуют большого объема данных и высокой точности. Они могут быть использованы для распознавания образов, анализа текстовых данных или прогнозирования поведения рынка, а также могут применяться для создания новых продуктов и услуг, таких как персональные помощники или системы автоматического управления транспортом.

Не секрет, что сейчас нейросети чаще всего используются в фотографии. Мы уже видели, как они способны работать с анимацией на обычном компьютере, а картины, написанные искусственным интеллектом, уходят с молотка дороже произведений именитых художников. Неудивительно, что именно нейросети легли в основу приложения FaceApp, которое за считанные дни завоевало популярность во всем мире, штурмуя магазины App Store и Google Play.

Чтобы нейросеть не обрезала голову персонажам, можно загружать референсы в полный рост. Запрос к ИИ на изображение человека в полный рост также помогает избежать проблемы обрезки. Кроме того, результат может улучшить детализация — стоит описать, что делает персонаж, его движения и положения конечностей. Но при этом не стоит запрашивать потреты и добавлять положительную оценку: дело в том, что ИИ считает изображения людей с обрезанной головой более привлекательными.

Однако хуже обрезанной головы может быть только плохо нарисованная голова с перекошенным лицом. Это не редкость в работах ИИ. Нейросеть может неестественно расположить части лица и слить его с пространством. Понятия «естественно» у технологии нет, а так как все люди разные, при поиске универсальных решений ошибки неизбежны.

Конечно, по хорошему разработчики должны предупреждать о том, что собирают данные, иначе кто-то может подумать, что впоследствии их перепродадут и будут использовать маркетологи для контекстной рекламы. Или фото автора Hi-News.ru появится в рекламе одного банка для пенсионеров (надеюсь, что нет).

Размытые детали, пятна и линии

Обычным пользователям, которые генерируют контент в нейросетях, любители технологии рекомендуют избегать рисовки рук (такой параметр можно выбрать в интерфейсе отдельных ИИ, включая Midjourney) или изображать их так, чтобы они были заняты. Также повысит шансы на успех детализация кистей рук: лучше подробнее описать, как выглядят пальцы и кожа на них.

Существуют различные типы нейронных сетей, такие как сверточные (CNN), рекуррентные (RNN), трансформеры и ряд других. Сверточные нейросети находят применение для обработки изображений и видео, рекуррентные — используются для анализа последовательностей данных, таких как тексты или временные ряды, а трансформеры предназначены в основном для обработки естественных языков и последовательностей данных.

В эпоху стремительного развития технологий нейросети занимают особое место, переворачивая представления о возможностях искусственного интеллекта. Взглянем на то, как работают эти удивительные системы и какие невероятные задачи они способны решить. Погружаемся в мир нейросетей и их потенциала!

В случае с FaceApp, вероятно, генератор сначала определяет атрибуты человеческого лица (от улыбки до волос и даже веснушек), а затем накладывает на него атрибуты старого/молодого лица (вроде морщин или, наоборот, гладкой кожи) — но так, чтобы изображение выглядело как настоящее.

Интересно, как далеко продвинутся нейросети в ближайшие несколько лет. Всего два года назад компания Lyrebird из Монреаля создала речевой синтезатор на основе ИИ, способный воспроизвести любой голос. Для подражания голосу системе достаточно лишь нескольких секунд аудиозаписи голоса требуемого человека, на основе которых и будет создан звуковой фрагмент. Точное подражание голосу возможно благодаря использованию нейронных сетей на основе искусственного интеллекта, работающих по тем же принципам, что нейронные сети человеческого мозга. ИИ учится распознавать особенности речи человека, а затем эти данные уже используются для синтеза искусственного голоса. Так что селфи — далеко не предел использования нейросетей.

Бывает такое: арт от нейросети кажется красивым и детализированным, но если начать присматриваться, то оказывается, что никакие конкретные детали там не прорисованы. Эта проблема встречается чаще, чем может показаться: вместо цветов — пятна, вместо птиц — пятна, вместо надписей — линии и пятна. Формы напоминают то, что должно быть изображено, но ничего в сущности разглядеть на таких картинках нельзя.

Как же нейросеть «учится»? Вот один из вариантов обучения: если мы хотим научить сеть распознавать кошек на фотографиях, мы «показываем» ей много фотографий этих животных и фото, где их нет. Нейросеть «анализирует» эти фотографии и ищет уникальные особенности, которые отличают кошек от других объектов.

Когда вы пользуетесь сервисами, в основе которых лежат нейросети, должны понимать, что каждый «скормленный» им мегабайт данных используется для дальнейшего обучения нейросети. Так что в некотором смысле приложение действительно собирает пользовательские данные. И здесь есть две стороны медали: с одной — свои фотографии хочется держать только у себя; с другой — нейросеть нужно как-то обучать, ведь без этого FaceApp не смог бы так реалистично изменять фотографии.

Что умеют делать нейронные сети

Нейросети — мощный инструмент, который уже сегодня преобразует множество сфер жизни. Сети продолжают развиваться и обещают еще более захватывающие и значимые результаты. От медицинской диагностики до творчества и интеллектуальных систем управления — нейросети открывают перед нами новые горизонты и предоставляют небывалые возможности.

Объемы отечественного рынка e-commerce значительно выросли с 2022 года. На этом поприще успешно продвигают свой бизнес как частники, так и большие магазины федерального значения. Этому благоприятствовал уход с российского рынка иностранных брендов. Освободившиеся ниши дали дополнительной толчок для развития интернет-бизнеса тем, кто не особо надеялся пробиться сквозь строй опытных иностранных конкурентов. Учитывая изменения на рынке онлайн-торговли, многие начинающие бизнесмены стали задумываться, на какой платформе создавать интернет-магазин, как подобрать хороший вариант. Предлагаем над этой темой поразмышлять вместе.

Дело в том, что ИИ не осмысливает референсы с точки зрения анатомии и восприятия человека. Кроме того, на многих исходниках кисти рук показаны с разных ракурсов, так что видно разное количество пальцев — а когда предметов много, но неясного количества, машина выдаёт случайный результат.

Вместо того, чтобы бояться замены, человечеству стоит продолжать пользоваться нейросетями как инструментами для развития и улучшения своих способностей. Взаимодействие человека и нейросетей в конечном итоге несомненно приведёт к синергии, которая откроет людям новые возможности и позволит улучшить качество их жизни.

Главная причина, по которой пользователи критикуют нейросети, — это неумение рисовать руки. ИИ не усваивает форму человеческой кисти и добавляет лишние пальцы или, наоборот, рисует «лапки динозавра», а также в целом искажает конечности. Иногда нейросети даже дорисовывают лишнюю руку или ногу целиком. Причём стиль рисовки здесь не имеет значения: безумные руки можно увидеть и у реалистичных изображений, и у «мультяшных».

Нейросети состоят из «нейронов» (простых процессоров). Когда нейросеть обрабатывает какую-то информацию, сигналы проходят через нейроны и связи между ними. По мере обучения эти связи меняются, становятся более сильными или слабыми, что позволяет сети находить нужные решения.