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AI peut désormais animer le visage de Mona Lisa ou tout autre portrait que vous lui présentez. Nous ne sommes pas sûrs d'être …



Vidéo Le code de l'intelligence artificielle peut donner vie à des portraits, des photos de célébrités mortes et à vos selfies Facebook, transformant ainsi des images fixes en mouvement.
Dans une démonstration des capacités effrayantes du logiciel, la Mona Lisa, célèbre pour son expression ambiguë, est animée comme l’un des tableaux émouvants de la série Harry Potter. Elle tourne la tête, bouche les mots et même cligne des yeux. Regardez-le vous-même dans la vidéo ci-dessous (passez à 5h07 pour voir la Mona Lisa), publiée cette semaine:
   Vidéo Youtube

La technologie – mise au point par un groupe de chercheurs du Samsung AI Center et de l'Institut des sciences et de la technologie de Skolkovo à Moscou – repose sur des réseaux de neurones à convolution. L'objectif est de faire en sorte qu'une image source d'entrée imite le mouvement d'une personne dans une vidéo de sortie cible, de sorte que l'image initiale soit convertie en un court clip vidéo d'une tête parlante.
Il y a eu beaucoup de projets similaires. n'est pas particulièrement nouveau. Mais ce qui intrigue dans de ce document hébergé par arXiv, est que le système n’exige pas une tonne d’exemples de formation et semble fonctionner après avoir vu une image une seule fois. C’est pourquoi il fonctionne avec des peintures comme Mona Lisa.
Tout d’abord, un réseau d’intégrateurs cartographie des informations telles que la taille des yeux, du nez et de la bouche dans une image d’entrée et les convertit en vecteurs. Deuxièmement, un réseau de générateurs copie l’expression du visage d’une personne dans une vidéo en traçant les repères de son visage. Troisièmement, un réseau discriminateur colle les vecteurs incorporés de l'image d'entrée sur les points de repère de la vidéo cible, de sorte que l'image d'entrée imite le mouvement dans la vidéo.
À la fin, un «score de réalisme» est calculé. Le score est utilisé pour vérifier dans quelle mesure l'image source correspond aux poses de la vidéo cible. Avant que le système soit suffisamment bon pour travailler sur des exemples avec très peu d'échantillons d'entrée comme Mona Lisa, il nécessite une formation préalable poussée.
Les chercheurs ont préalablement formé le modèle à l'aide du jeu de données VoxCeleb2 . contenant beaucoup de têtes parlantes de célébrités. Au cours de ce processus, le processus décrit précédemment a été exécuté, mais dans ce cas, les images source et cible ne sont que des images différentes de la même vidéo.
Ainsi, au lieu de faire en sorte que le tableau soit reproduit par une autre vidéo, le système a en réalité une vérité sur le terrain, il peut se comparer. Maintenant, il peut être continuellement formé jusqu'à ce que les images générées soient similaires aux images réelles de la vidéo d'entraînement.
La phase de pré-formation permet au modèle de travailler sur des entrées pour lesquelles il existe très peu d'exemples. Les résultats ne sont pas trop mauvais quand il n’ya qu’une seule photo disponible, mais deviennent plus réalistes quand il y en a plus.
Pour le moment, les résultats sont inoffensifs et, bien qu’ils soient impressionnants, ils sont plutôt effrayants. Les gens hurleraient s'ils voyaient une peinture à l'huile s'animer soudainement dans un musée. Mais ce qui est plus inquiétant, cependant, est si le système était appliqué aux images de votre propre visage.
Il est facile d'imaginer des scélérats téléchargeant votre photo de profil affichée sur Facebook, Twitter ou Instagram pour vous transformer en une marionnette virtuelle. et dites des choses que vous n'avez pas faites ou dites.
Il n'y a pas si longtemps, les pervers d'Internet partageaient des astuces sur le forum Reddit r / deepfakes sur la manière de coller des photos de leurs célébrités préférées ou ex-petites amies ou épouses sur le corps de stars du porno.
L’équipe de recherche a refusé de commenter leur travail cette semaine. ®
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