Facebook var digitāli atjaunot cilvēku acis - un tas ir ārkārtīgi precīzi
Facebook pētnieki ir izdomājuši, kā labot sliktas fotogrāfijas, atkārtojot cilvēku sejas vaibstus, un rezultāti ir satraucoši precīzi.
Facebook publicētajā rakstā izpētes vietne, un pamanīja Pamatplate, Braiens Dolhanskis un Kristians Kantons Ferrers parāda, kā Tīkls ”(ExGAN) var tikt apmācīts precīzi retušēt attēlus, vienlaikus izvairoties no“ nežēlīgās ielejas ” efekts.
Lai pareizi darbotos, tai vispirms ir jāaplūko atsauces attēli. Šajā gadījumā šiem atsauces attēliem jums jāparāda ar atvērtām acīm.
Pētījumam Dolhansky un Ferrer apmācīja ExGAN aptuveni diviem miljoniem 2D izlīdzinātu attēlu, kuros redzami aptuveni 200 000 cilvēku. Katram indivīdam bija vismaz trīs attēli.
Iespaidīgi, bet arī ļoti ļoti drausmīgi cilvēki centās atšķirt retušētus attēlus - aka attēlus ar digitāli izveidotiem acs āboliem - no reāliem fotoattēliem.
"Lai vēl vairāk pārbaudītu mūsu metodi, mēs veicām uztveres A / B testu, lai spriestu par iegūto rezultātu kvalitāti," teikts rakstā. “Tests uzrādīja divus vienas personas attēlu pārus: vienā pārī bija atsauces attēls un reāls attēls, bet otrā pārī bija viens un tas pats atsauces attēls un cits, krāsots attēls.
“Fotogrāfijas tika atlasītas no mūsu iekšējās datu kopas, kas piedāvāja vairāk dažādu pozu un apgaismojuma nekā vispārīgas slavenību datu kopas. Dalībniekiem tika lūgts izvēlēties to attēlu pāri, kuri nebija iekrāsoti. 54% gadījumu dalībnieki vai nu izvēlējās ģenerēto attēlu, vai arī nebija pārliecināti, kurš ir īstais attēlu pāris.
“Visizplatītākais neveiksmes cēlonis bija aizsprostojumi, piemēram, brilles vai mati, kas aizsedz acis oriģinālajos vai atsauces attēlos. Mums ir aizdomas, ka turpmāka apmācība ar mainīgāka izmēra maskām (kas var pārklāties ar matiem vai brillēm) varētu mazināt šo problēmu. ”
Vispār nav rāpojošs, Facebook. Nemaz nav rāpojošs.
Kas ir pēdējais, ko darīja Facebook, kas tevi neizlīda? Dalieties savās domās ar mums @ TrustedReviews.
