Dans « Mission Impossible 5 », démarche basée pour détecter le mouvement des os est considéré comme le plus haut niveau de moyens de sécurité que même Tom Cruise ne peut être par des moyens indirects. Et maintenant, une nouvelle technologie d'intelligence artificielle semble de pouvoir l'aider.
Université de Californie, Berkeley chercheurs a récemment mis au point un système d'apprentissage en profondeur qui permet d'identifier les os du corps humain à la carte posture virtuelle. La marque finale de sauter hors de la vidéo avait jamais appris les mouvements de danse.
En termes simples, ces algorithmes d'apprentissage en profondeur pour analyser un grand nombre de vidéo de danse professionnelle, par algorithme qui danseurs créent un squelette virtuel pour enregistrer la danse lorsque la posture du corps. Suivi par collection d'environ 20 ensembles différents de posture ordinaire, l'angle d'opération et des informations de visage.
Après le squelette virtuel par deux alignés les uns avec les autres, une danse vidéo complète peut être générée. Pour même rouleau de corps virtuel réaliste, lorsque l'algorithme aussi avec des angles différents pour générer des expressions du visage.
Bien sûr, l'effet ne peut pas être considéré comme parfait. Du point de vue des danseurs de génération vidéo Secouez le corps, est également très vague sur les détails, tels que le doigt presque aucun moyen de voir, même si le ballet, l'orteil est presque disparaître. Mais pour faire ces mouvements du corps délibérément stressées de la danse, comme la danse mécanique, l'effet sur le nombre normal.
La technologie est née à Berkeley sur « l'application pratique de l'intelligence artificielle » sujet de recherche, le thème du papier est « Everybody Dance Now ». Les chercheurs ont déclaré que la technologie permet des danseurs amateurs sans formation des acteurs professionnels, comme la rotation, la danse. De plus, ils veulent être en mesure d'utiliser cette technologie sur un film d'action spéciale d'arts martiaux.
Bien que l'utilisation future des nouvelles technologies est claire, mais le préposé il y a des questions éthiques potentielles. Auparavant, la même chose est d'être un acteur face à la vidéo remplacement par l'apprentissage en profondeur dans les autres, la technologie d'apprentissage profond appelé Deepfake bientôt abusé dans des vidéos pornographiques, et même certaines personnes utilisé pour rendre le réseau propagation violente vidéo.
À ce moment-là, Reddit a rapidement fermé la diffusion de ce secteur vidéo, et même plus grand site de vidéos porno de l'Internet Pornhub a déclaré publiquement: Bennes types Deepfake de vidéo mises en ligne au motif que l'IA est surtout fait de la vidéo pourrait ne pas obtenir des portraits d'autorisation de tous.
Pour les nouvelles technologies, avait déjà eu une vidéo parodique similaire, la plus largement répandue que le spoof Ao Maba glisser la diapositive a assisté à la conférence de presse, ou tout le back flip chemin au discours de la scène, mais ce sont la production vidéo plus professionnel à l'artisanat, les chiffres sont relativement faibles. Une fois que tout le monde danse maintenant la popularité de cette nouvelle technologie, ce qui sera réduit le seuil beaucoup.
Comme déterminé plus face à parler dans la vidéo est réel, l'avenir ne peut pas garantir le mouvement du corps d'une personne est le vrai. Cependant, les problèmes posés par la technologie est également tenté par des solutions technologiques, GIF carte mobile société d'hébergement Gfycat vient d'annoncer qu'en 2017, a trouvé un moyen de former l'intelligence artificielle pour identifier vidéo faux.
méthodes d'intelligence artificielle Gfycat en utilisant deux outils ont été mis au point, tout félin nommé: projet Angora et projet Maru. Lorsque les utilisateurs téléchargent une carte mobile GIF de faible qualité, comme à propos de Taylor Swift (Taylor Swift) faux contenu à Gfycat, Angora projet peut effectuer une recherche sur une résolution de page Web plus GIF pour le remplacer, ce qui est généralement GIF est l'espèce d'origine de vrai.
projet Maru est d'identifier la vidéo dans l'image du visage et le fond de chaque trame, parce que la technologie AI sera toujours généré des détails vidéo ne sont pas parfaitement adaptés, ce qui est d'augmenter la possibilité d'une vidéo fausse. Si vous pensez qu'une vidéo Gfycat été modifiée pour le visage de quelqu'un, l'intelligence artificielle commencera à chercher, essayer de trouver la vidéo originale. Si les nouvelles images GIF et les fichiers sources ne correspondent pas, l'intelligence artificielle, nous pouvons conclure que la vidéo a été modifiée.
Chaque jour, des millions de vidéos sont téléchargées sur Internet, YouTube chaque minute à environ 300 minutes de l'édition vidéo. vidéo faux et détection correspondant destinés à une longue guerre prolongée.
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