Нейросети для обработки изображений, и как они помогают создавать приложения вроде FaceApp, которые меняют пол и возраст на фото. Просто о технологии за привычными приложениями.
За привычными сегодня приложениями для обработки фотографий вроде FaceApp стоят передовые технологии искусственного интеллекта — нейронные сети. Эти способны анализировать цифровые изображения и видео, распознавать на них лица людей, определять пол, возраст и другие характеристики с высокой точностью.
А затем на основе этих данных генерировать реалистичную модификацию изображения, например, показать, как человек будет выглядеть в преклонном возрасте или с другим цветом волос. Так работают знаменитые и в приложениях для фотографий.
В этой статье мы разберем, как устроены нейросети, которые стоят за кулисами привычных приложений, и как им удается так реалистично менять лица людей на фото.
Нейросети для обработки изображений
Что такое нейросети и как они работают на примере приложений вроде FaceApp.
Нейросети — это искусственные сети, которые работают по принципу биологического мозга. Они состоят из соединенных между собой нейронов, которые передают сигналы друг другу.
На примере FaceApp — это нейросеть обучена на тысячах фотографий распознавать лица людей, их пол, возраст и другие характеристики. А затем, на основе этих данных создает лицо, например, постаревшее или наоборот младенца.
В итоге за счет такой имитации нейросети могут делать то, что раньше было доступно только человеку.
Читайте также статью о ТОП-5 нейросетей на осное ChatGpt
Нейросеть для изменения фото, или как их обучают распознавать лица и черты
Как было написано выше, чтобы научить нейросеть распознавать лица, нужны тысячи фотографий реальных людей. Их берут из открытых датасетов или собирают самостоятельно.
Затем эти фото размечают, выделяют, где на изображении находятся лицо, нос, глаза и другие части. Также добавляют дополнительные данные, если известны: пол, возраст, мимика.
На основе таких обучающих данных нейросеть тренируют с помощью алгоритма обучения с учителем (supervised learning). Нейросеть анализирует фотографии, пытается распознать черты и сверяет с эталонными разметками.
При этом используют сверточные нейросети (Convolutional Neural Network, CNN) — архитектура, особенно эффективная для анализа изображений.
Постепенно на основе сравнения эталонов и собственных распознаваний нейросеть учится все точнее выделять лица, определять эмоции, пол и возраст человека на фотографии.
Нейросети для обработки изображений, большие датасеты
Дополнительная информация о датасетах для обучения нейросетей:
Для качественного обучения нейросетей по распознаванию лиц и их характеристик требуются объемные датасеты из сотен тысяч фотографий реальных людей.
Популярные публичные датасеты включают, например:
- CASIA WebFace — 500 000 изображений лиц 10 000 человек
- CelebFaces — 200 000 фотографий знаменитостей
- IMDB-WIKI — 1 миллион фото актеров с указанием пола и возраста
Использование таких больших и разнообразных датасетов позволяет нейросетям обучаться распознавать лица в целом, а не только конкретных людей из обучающей выборки. Это критически важно для реального применения.
Чем больше качественных тренировочных данных, тем выше точность работы нейросети.
Обучение на примерах (редактор фото ии)
Дополнительные подробности про обучение нейросетей с учителем (supervised learning):
Этот метод заключается в том, что в процессе обучения нейросети показывают примеры с правильными ответами. Например, фотографию человека с разметкой, где находятся его лицо, глаза, нос и другие черты.
Нейросеть делает собственное предсказание, распознавая лицо на изображении. Затем это предсказание сравнивается с реальными разметками. Если есть расхождения, веса нейронных связей подстраиваются таким образом, чтобы в следующий раз результат был точнее.
Так постепенно, на основе сравнения с эталонами, нейросеть учится все лучше и лучше распознавать различные детали, черты и характеристики лиц на фотографиях.
Такой подход называется , так как роль выполняет эталонная разметка для каждого примера в обучающей выборке данных.
Сверточные нейронные сети для распознавания изображений
Нейросети для обработки изображений. Дополнительная информация о сверточных нейронных сетях (CNN) для распознавания изображений:
CNN являются разновидностью нейронных сетей с уникальной архитектурой, особенно подходящей для обработки изображений. В них используются специальные уровни, т. е. сверточные слои, которые выделяют на изображении различные признаки, такие как границы, текстуры, части объектов.
Затем на основе этих признаков классификатор определяет, что изображено на картинке, например, является ли объект на фото лицом человека и каковы его параметры.
Благодаря сверточным слоям CNN особенно эффективны для анализа визуального содержания, распознавания объектов, лиц, классификации изображений. Поэтому они часто используются в приложениях компьютерного зрения, в том числе для обработки фотографий.
Нейросеть по обработке фото, как меняют пол и возраст
Вот основные моменты о том, как нейросети в приложениях вроде FaceApp меняют пол и возраст человека на фотографиях:
После того как нейросеть проанализировала лицо на фото и определила исходный пол и примерный возраст человека, она приступает к генерации модифицированного изображения.
Для смены пола используется технология генеративно-состязательных сетей (Generative Adversarial Networks, GAN). Генеративная часть GAN генерирует реалистичное лицо заданного пола, основываясь на исходных данных.
Например, если требуется трансформировать фото мужчины в женское лицо, генеративная модель создаст изображение женщины с сохранением основных черт.
А состязательная часть GAN контролирует реалистичность результата, сравнивая сделанное лицо с настоящими фотографиями из своей базы данных.
Аналогичный подход используется для изменения возраста, генерации лица того же человека, но в более молодом или пожилом возрасте. При этом морщины, цвет лица, форма черт адаптируются под заданный возраст.
Обработка фото с помощью нейросети, определение пола и возраста
Дополнительная информация об определении пола и возраста человека на фотографии нейросетью:
Чтобы изменить черты лица, нейросеть сначала должна их распознать на исходном изображении. Для этого используются алгоритмы компьютерного зрения на основе глубокого обучения.
Конкретные методы:
- Классификация изображений по полу на основе анализа формы лица, черт, распределения волос. Точность лучших алгоритмов — 98-99%.
- Оценка возраста человека по фото с помощью регрессионных нейронных сетей. Средняя точность определения возраста составляет несколько лет.
Зная исходный пол и возраст, нейросеть может более корректно смоделировать лицо того же человека с нужными параметрами. Это ключевой шаг для реалистичного преобразования фотографий.
Генерация новых реалистичных черт лица заданного пола и возраста
Дополнительные подробности о генерации модифицированных изображений лиц:
Когда исходные характеристики определены, нейросеть генерирует новое лицо того же человека, но другого пола или возраста.
Для реалистичности используются генеративно-состязательные сети (GAN), в которых две нейросети работают в тандеме:
- Генеративная сеть создает новое изображение лица на основе исходного, но с внесенными изменениями в соответствии с целевыми параметрами.
- — Дискриминатор сравнивает сгенерированное лицо с реальными фотографиями людей данного пола/возраста и оценивает насколько результат кажется естественным.
За счет постоянной отслеживания реалистичности генеративная модель выдает в итоге убедительное измененное лицо заданного типа.
Обработка фото в нейросети, технологии генеративных состязательных сетей (GAN)
Помимо тандема генератора и дискриминатора, в GAN часто включают дополнительные составляющие для улучшения качества генерируемых данных:
- — Оценщик качества изображений: дополнительная нейросеть, которая анализирует техническое качество сгенерированного изображения, нет ли артефактов и шумов.
- — Оценщик идентичности: проверяет, сохранены ли основные характерные черты человека при изменении пола или возраста на фото.
- — Классификатор пола/возраста: контролирует, действительно ли сгенерированное лицо соответствует нужному типу (возрасту/полу).
Таким образом GAN добивается реалистичного преобразования лиц с сохранением основных индивидуальных характеристик человека.
Другие применения подобных нейросетей
- Автоматическая ретушь и улучшение фотографий: исправление освещения, цветокоррекция, сглаживание мелких дефектов кожи и так далее.
- Генерация и подмена лиц актеров в фильмах и сериалах с помощью GAN — полезно для спецэффектов или омоложения персонажей.
- Создание фотореалистичных персонажей для компьютерных игр — на основе записи движений и мимики реальных людей.
- Распознавание эмоций, поз и жестов человека на видео для систем слежения и видеонаблюдения.
- Биометрическая идентификация личности по фото или видео для систем безопасности.
Как видно, возможности применения нейросетевых технологий распознавания изображений очень широкие.
Обработка фото с помощью нейросети: ретушь и улучшение
Ретушь и автоматическая коррекция фото — одно из популярных применений алгоритмов компьютерного зрения. Работает это следующим образом:
- Сначала нейросеть анализирует содержание и параметры изображения, находит лица, определяет освещение, цветовую гамму и т.д.
- Затем на основе полученных характеристик применяются специальные алгоритмы улучшения.
- Повышение резкости и четкости
- Цветокоррекция
- Устранение шумов и артефактов сжатия
- Ретуширование мелких дефектов кожи
- Для более реалистичного результата часто используют генеративные сети, дорисовывающие недостающие детали.
Благодаря этим техникам удается значительно повысить качество и эстетику фотографий.
Генерация лиц для видео и компьютерных игр
Эта технология активно применяется в кинематографе и компьютерных играх для создания реалистичных персонажей. Ее этапы следующие:
- — Захват мимики и эмоций лица актера с помощью камер и сенсоров. Эти данные используются как основа для анимации.
- Генерация фотореалистичной 3D модели головы персонажа с помощью генеративно-состязательных сетей (GAN).
- Перенос захваченных выражений лица актера на сгенерированную модель персонажа. Так персонаж оживает и становится максимально реалистичным.
- Дополнительная обработка и анимация тела, синхронизация губ с речью и т.д.
Такая технология позволяет добиваться исключительного правдоподобия сгенерированных персонажей в фильмах или играх.
Распознавание эмоций по лицам и жестам
Эта задача решается с помощью специальных алгоритмов анализа лиц и поз людей:
- — На основе мимики распознается базовая эмоция: радость, грусть, удивление и т.д. Анализируются изгибы губ, бровей, глаз, морщинки.
- Дополнительно анализируются позы и жесты, так как они тоже передают эмоциональное состояние: страх, гнев, расслабленность.
- На выходе модель выдает вероятности той или иной эмоции и ее интенсивность. Например – .
Подобные алгоритмы используются в системах видеонаблюдения, автомобилях с автопилотом для отслеживания реакций людей. А также в приложениях дополненной реальности для анимации персонажей.
Выводы и перспективы
Мы разобрали нейросети для обработки изображений, позволяющие приложениям вроде FaceApp на высоком уровне анализировать фотографии и видео, распознавать лица людей, а также генерировать реалистичные изображения.
Благодаря алгоритмам глубокого обучения, такие приложения могут определять пол, возраст, эмоции людей на фото и видео. Также могут создавать убедительную симуляцию старения лица или смены пола в один клик.
Перспективы дальнейшего развития этой сферы:
- — Еще большая фотореалистичность генерируемых изображений и видео.
- Возможность полностью подменить лицо человека на видео другим лицом с сохранением всех деталей мимики.
- Повышение скорости работы нейросетевых алгоритмов для использования в реальном времени.
Глубокие нейронные сети уже сейчас показывают поистине удивительные результаты по обработке цифровых изображений. И их возможности будут только расти по мере развития технологий.
Как нейросети меняют приложения для обработки фото и видео
Благодаря прогрессу в области искусственного интеллекта и машинного обучения, приложения для работы с фото и видео вышли сегодня на принципиально новый уровень возможностей.
Теперь эти приложения могут не просто применять заранее запрограммированные эффекты, а анализировать контент с помощью нейросетей и генерировать реалистичный результат.
Например, распознавать лица людей, их пол, возраст и эмоции. А также создавать оригинальный контент: изменять пол, старить лица на фото, оживлять персонажей в видео и играх.
Это открывает совершенно новый уровень креативности и погружения при работе с цифровыми изображениями и видео. И возможности нейросетей в этой сфере будут только расти.
Какие новые возможности открывает эта технология
Нейросети для обработки изображений и дополнительные примеры новых возможностей:
- — Реалистичная замена и восстановление лиц на старых фотографиях: возвращение к жизни поврежденных снимков.
- Создание виртуальных фото- и видео-двойников реальных людей для различных целей: от развлечений до обучения ИИ.
- Улучшенная биометрия и распознавание лиц для систем безопасности с повышенной точностью.
- Автоматическое создание UI и UX контента под определенные целевые группы: иконки, персонажи, интерфейсы.
- Генерация фотореалистичных изображений по текстовому описанию для иллюстраций, СМИ, рекламы.
- Расширенные фильтры и эффекты в приложениях для обработки фото и видео.
Это лишь некоторые из будущих вариантов использования возможностей нейросетей в сфере мультимедиа и компьютерного зрения.
