Forschungsteams experimentieren häufig mit Videoinhalten unter Verwendung neuronaler Netze. Nehmen wir zum Beispiel NVIDIA, das Ende 2017 ein neuronales Netzwerk trainierte, um das Wetter und die Tageszeit auf Video zu ändern. Ein weiteres Projekt dieser Art wurde von Forschern der Carnegie Melon University ins Leben gerufen, die ein neuronales Netzwerk schufen, um dem Gesicht einer anderen Person Gesichtsausdrücke aufzuzwingen.
Das Projekt basiert auf der DeepFakes-Technologie zum Ändern von Gesichtern auf Videos. Es basiert auf einer generativen kontroversen Form des maschinellen Lernens. In seinem Rahmen versucht das generative Modell, die Diskriminierung zu täuschen und umgekehrt, wodurch das System versteht, wie der Inhalt in einen anderen Stil umgewandelt werden kann.
Der Zyklus-GAN-Algorithmus zum Übertragen von Eigenschaften auf ein anderes Objekt ist nicht ideal und berücksichtigt Artefakte im Bild. Um die Qualität des neuronalen Netzwerks zu verbessern, verwendeten die Forscher die verbesserte Version des Recycle-GAN. Es berücksichtigt nicht nur die Position verschiedener Teile des Gesichts, sondern auch die Geschwindigkeit ihrer Bewegung.
Das neuronale Netzwerk übertrug erfolgreich die Mimik des Fernsehmoderators Stephen Colbert auf das Gesicht des Komikers John Oliver. Außerdem übertrug sie den Blüteprozess der Narzisse auf den Hibiskus.
Forscher glauben, dass die Technologie in der Kinematographie eingesetzt werden könnte. Dies beschleunigt den Prozess und senkt die Kosten für die Herstellung von Filmen. Die Fähigkeit neuronaler Netze, das Wetter auf Video zu ändern, erleichtert es, Elektroautos das Fahren unter verschiedenen Wetterbedingungen beizubringen.
Ramis Ganiev
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