• Искусственный интеллект
• Видео
• Будущее здесь
• Блог компании Pochtoy.com

Теперь нельзя верить политикам, говорящим что-то в YouTube-роликах, и «сливам» секс-видео звёзд. Реддит-юзеры научили AI заменять лица на видео, и в последние недели это так взорвалось, что ни одна знаменитость не осталась нетронутой. Больше всего досталось Нику Кейджу, который, с его экспрессивностью, давно стал золотой жилой для создателей мемов. Благодаря искусственному интеллекту и возможностями машинного обучения это вышло на новый уровень, так что сейчас к технологии присматриваются и в Голливуде. Эффекты иногда получаются лучше, чем в последних блокбастерах. Вот только у некоторых пользователей другие интересы...

Как мы к этому пришли

Первым знакомством с идеей «вставки» человека внутрь видео для многих стал фильм «Форрест Гамп», снятый в 1994 году. При бюджете $55 млн персонажа Тома Хэнкса получилось «внедрить» в несколько известных сцен американской кинохроники. Но реалистичным эффект было не назвать. Даже нетренированный пользователь мог заметить, что что-то не так: слишком Форрест выделялся из фона. Лучшие специалисты Голливуда не могли незаметно вставить готового Тома Хэнкса в готовую хронику.

На новый уровень всё вышло буквально в последние несколько лет – с разработкой искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения. В 2015-м Facebook начала тестировать среди пользователей технологию DeepFace. Соцсеть собрала самую большую в мире фотобиблиотеку, и ей захотелось связать в ней как можно больше лиц. Даже тех, которые сами пользователи не отмечали. DeepFace научилась определять, принадлежат ли два лица на разных фотографиях одному и тому же человеку, с точностью 97,25%. По данным Facebook, люди на этот же тест правильно отвечали в 97,53% случаев, то есть они оказывались всего на четверть процента успешнее системы.

Знать, кто на чьих фотографиях, для Facebook очень важно: так она еще успешнее может продавать персонализированную рекламу, и торговать информацией о своих пользователях. В итоге технология DeepFace стала работать у «мордокниги» почти везде, кроме Евросоюза, где ей воспрепятствовали законы о конфиденциальности данных.

В 2016-м с технологией поиска и замены лиц начали играться сами пользователи. Фильтр Face Swap в Snapchat, меняющий лица местами, стал мега-хитом. Ежедневно видео с ним отправляли несколько сотен миллионов раз – и продолжают отправлять до сих пор. С похожими задачами также умеет справляться приложение MSQRD для iOS и Android (которое через 3 месяца после создания тоже купила Facebook), и другие.

Наконец, в 2016-м свою работу презентовали разработчики из Стэнфордского университета (кстати, Snapchat – это тоже бывшие студенты Стэнфорда). Их технология называется Face2Face и позволяет в реальном времени менять выражения лица на видео, используя самую обычную веб-камеру. Работа крайне интересная (можно почитать в PDF), а результаты просто потрясающие. Герою любого видеоролика можно «пересадить» свою мимику и речь. Веб-камера сканирует ваше лицо, а программа сопоставляет его с лицом персонажа, и накладывает на него все ваши выражения.