Оживить фото или превратиться в куклу: подборка необычных нейросетей

На прошлой неделе пользователей сети покорила нейросеть BaiRBIE.me, которая превращала фотографии пользователей в кукол Барби и Кена. Редакция «Мой портал» сделала подборку других нейросетей, с помощью которых можно развлечься на досуге.

BaiRBIE.me


Конечно, топ открывает нашумевшая новинка — эта нейросеть создана независимыми разработчиками после выхода в свет фильма про Барби с Марго Робби в главной роли. Автор идеи — выпускница Массачусетского технологического института Ширли Мао, по совместительству она является соучредителем компании Rvnway, которая занимается разработкой биотехнологических стартапов. На сайте написано, что это «веселый пародийный проект».

Чтобы превратиться в Барби или Кена, нужно загрузить свою фотографию, на которой хорошо видно лицо, а также выбрать несколько параметров по внешности: цвет волос (светлые, русые, темные или рыжие), цвет кожи (светлая, загорелая или темная) и одну из четырех рас. Результат генерации приходит на адрес электронной почты. Генерация занимает несколько минут, после чего можно либо скачать изображение с вотермаркой, либо заплатить 2 доллара за «чистую» картинку.

Imaginary soundscape


Это проект на базе искуственного интеллекта, который разработала группа ученых из Японии в 2018 году. Он позволяет превращать изображения в соответствующий звуковой пейзаж, определенный нейронной сетью. Пользователи могут передвигаться по Google Street View и погружаться в воображаемые звуковые ландшафты — они созданы с помощью моделей глубокого обучения. Нейросеть умеет озвучивать случайное место на земле на Google Map, а также озвучивать другие изображения.

Для того, чтобы озвучить картинку, нужно загрузить ее в соответствующее окошко на сайте. Нейросеть использует механизм распознавания объектов и базу данных из 52 000 звуковых файлов. Когда искуственный интеллект распознает объект, он добавляет к нему определенный звук. Пользователи могут опробовать нейросеть на живописи, доступной на сайте проекта. 

 

ThisPersonDoesNotExist

Сайт, который с помощью нейросети генерирует реалистичное изображение лица человека, которого в реальности не существует. Там нет кнопок, разделов и тому подобного — по умолчанию, когда пользователь открывает сервис, он видит только сгенерированное человеческое лицо. Используются две нейросети: генератор, который создает изображения, и дискриминатор, который определяет, насколько они реалистичны.

Для того, чтобы сгенерировать новое лицо, нужно просто обновить страницу. Такой сервис полезен для дизайнеров, разработчиков и исследователей. Также это пример использования нейросетей для выполнения задач без необходимости нанимать моделей и фотографов. Этот проект демонстрирует возможности современных технологий машинного обучения и нейронных сетей в области компьютерного зрения.

Colorize

Российский сервис позволяет раскрашивать черно-белые изображения и реставрировать фотографии. За раскрашивание отвечает технология на базе машинного обучения.

Для того, чтобы воспользоваться нейросетью, нужно загрузить файл с ней в соответствующее окно. Под каждым ообработанным фото будет две иконки: первая — разукрашенное изображение в оригинальном размере, вторая — сравнительная картинка, на которой одна половина снимка чёрно-белая, а другая — цветная. Бесплатно на аккаунт можно загрузить до 50 фото, причем на каждом будет отображаться текст «Создано с помощью Colorize.cc». 

По данным на начало 2023 года, сервисом воспользовались более миллиона человек.

Deep Nostalgia


Нейросеть, которая оживляет лица на фотографиях и улучшает качество снимков. Она превращает портреты людей в короткие видеоролики, герои которых улыбаются, вращают головой и моргают. Deep Nostalgia встроена в генеалогический онлайн-сервис MyHeritage, который помогает исследовать историю семьи, изучать исторические записи, находить родственников.

Для того, чтобы воспользоваться сервисом, нужно пройти бесплатную регистрацию, загрузить любые фотографии, неважно, цветные или черно-белые, с изображением людей. Анимация одного лица занимает от 10 до 20 секунд.

Создатели отмечают, что технологию разработали в первую очередь для старых фотографий.