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研究人员教神经网络识别和生成假照片（+视频）
创建数字模型和处理图像往往需要很长时间，但 MIT 和 IBM 的研究人员正在寻求改变这一现状。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）创建数字模型和处理图像往往需要很长时间，但 MIT 和 IBM 的研究人员正在寻求改变这一现状。
工程师们教导人工智能从头开始创建照片质量的图像并编辑图像上的对象。这一进展可能对艺术家和设计师有用，但它也使我们能够更好地理解神经网络如何学习和做出决策。研究人员计划在未来使用该系统来识别伪造或编辑过的图像。
该工具称为 GANpaint Studio - 它有免费演示版本。例如，用户无需将树添加到照片中，只需将程序指向对象的所需位置 - 系统将独立添加它。该开发还允许您删除物体 - 例如，厨房照片中的凳子。该项目的工作仍在继续，团队预计未来该系统将能够编辑视频。特别是，如果在电影的某个场景中，一个重要的细节被意外遗忘在画面中，剪辑师将能够使用人工智能添加它。
在 GANpaint Studio 上工作时，研究人员发现系统学习了有关对象如何关联的简单规则，例如，门不能位于天空中。该系统使用 GAN，这是多个旨在相互竞争的神经网络 - 这就是该算法解释其行为的原因。得益于这些解释，科学家将能够更好地理解人工智能如何学习可用的上下文并建立“常识”原则。
在 GANpaint Studio 中伪造图像很容易，但系统还允许您识别编辑后的图像。该项目将在下个月的一次会议上展示，但该计划已经可以在线获取。