Random pictures

Дипфейк в России

В нашей стране вопросы создания и публикации дипфейков пока не урегулированы законодательно. Впрочем, по мнению экспертов, в российском праве уже есть нормы, применимые в ситуациях связанных с дипфейками. Это ст. 159 УК («Мошенничество») и ст. 152 ГК («Защита чести, достоинства и деловой репутации»). Кроме того, относится к теме и закон о защите персональных данных.

— Прежде чем что-то внедрять, нужно дождаться правоприменительной практики. Хотя бы первых серьезных историй, подтверждающих мошенничество, — отметил эксперт по информационной безопасности Алексей Лукацкий. — Тем более действующая ст. 159 Уголовного кодекса уже покрывает эту ситуацию. Так что новых требований, запрещающих дипфейки, вводить не надо.

Вооруженный глаз-7

Фото: ИЗВЕСТИЯ/Артем Коротаев

Никита Куликов, член экспертного совета по цифровой экономике при Госдуме РФ и учредитель АНО «ПравоРоботов», считает, что бороться с проблемой лучше на опережение:

— Я думаю, мы всё равно придем к дипфейковым ограничениям. Однако предупреждать мошенничество нужно не только законом, но и повышением информационной грамотности — объяснять людям (особенно пожилым), что не всему следует верить, что данные нужно проверять.

Компании из сферы информационной безопасности прогнозируют, что со временем число мошенничеств с применением искусственного интеллекта будет расти. Уже есть и тревожные прецеденты. Так, мошенники сгенерировали голос директора британской энергетической компании и в телефонном разговоре попросили управляющего дочерней фирмы перевести $240 тыс. Сотрудник исполнил приказ «босса». Позже управляющий рассказал, что аферисты повторили даже легкий немецкий акцент его начальника.

Вооруженный глаз-6

Фото: ИЗВЕСТИЯ/Дмитрий Коротаев

Алексей Лукацкий заметил, что говорить о крупных инцидентах в России пока не приходится. Однако с распространением биометрии ситуация может измениться к худшему:

— По мере развития единой биометрической системы интерес злоумышленников также возрастет. Это вдвойне очевидно на фоне новостей о том, что правительство хочет за два года собрать биометрию с 70 млн граждан. На фоне новостей, что крупные торговые сети хотят ввести оплату по лицу. Остается ждать, что число мошеннических операций увеличится в разы.

Этап наброски персонажа

Как известно, процессу объективации персонажа предшествует процедура создания его образа. В ходе последнего автор (художник) продумывает концепцию персонажа, его визуальную составляющую и характер героя.

В частности, необходимо:

Понять, для чего необходим персонаж и какие задачи он решает;
Оценить важность персонажа (основная или второстепенная роль, одиночка или часть группы);
Придумать историю данного персонажа (его биографию, возраст, национальность, профессию и др.);
Описать, как должен выглядеть персонаж (черты лица, форма тела, причёска, одежда и др.);

Продумать характер персонажа;
Выделить его яркую отличительную особенность;
Придумать, каким образом персонаж будет выражать эмоции и другое.

После того, как концепция персонажа сформирована, необходимо приступить к изучению сервисов, которые помогут сделать персонажа в любом стиле.

Нормализация входов на сверточных слоях

Каждый вход сверточного слоя нормализуется с помощью операции AdaIN (adaptive instance normalization) с использованием вложений “стиля” скрытого вектора. Наконец, в сеть встраивается дополнительный шум для генерации случайных элементов на изображениях. Этот шум — просто одноканальное изображение, состоящее из некоррелированного гауссова шума. Шум подается перед каждой операцией AdaIN на каждый сверточный слой. Более того, существует фактор масштаба для шума, который  обучается для каждого признака.

Эффект от шума на разных слоях. (a) Шум применен ко всем слоям. (b) Шума нет. (c) Шум только в тонких слоях. (d) Шум только крупных слоях.

Способ 1: FaceMaker

Если стоит задача спроектировать детальные человеческие черты лица без дальнейшего применения модели или сохраняя ее только в качестве изображения, оптимальным вариантом для разработки подобного проекта станет онлайн-сервис FaceMaker.

1. На главной странице FaceMaker подтвердите создание нового проекта.

Разработчики сайта собирают небольшую сводку о тех, кто использует их инструмент. Для начала укажите год своего рождения (можно не выбирать настоящий год, если не хотите).

Затем ответьте на остальные вопросы, указав пол, страну, и отметив варианты в строках о компьютерных играх и фильмах. Подтвердите соглашение с правилами использования онлайн-сервиса и щелкните по кнопке «Start».

Ознакомьтесь с основной информацией о создании нового образа, а затем нажмите «Continue».

После загрузки редактора по центру отобразится исходная модель: в отношении нее и осуществляется дальнейшее редактирование.

Пройдемся по порядку, разобрав каждый присутствующий в FaceMaker блок. Первый называется «Eyebrows» и позволяет настроить положение, цвет и линию роста бровей. Перемещайте ползунки, чтобы сразу посмотреть полученные изменения.

При наведении курсора на раздел «Nose» объект сразу же будет перемещен в подходящее положение, что относится и к любой другой области редактирования. Изменяйте состояние ползунков соответствующих пунктов, чтобы настроить форму носа, его высоту, длину и положение.

В разделе «General» собрано сразу несколько важных параметров. Здесь настраивается цвет волос, кожи, детализированность кожи лица и гендерная принадлежность персонажа. Отдельного внимания заслуживает ползунок «Style». С его помощью можно сделать лицо более похожим на реальное или мультипликационное.

Далее идет «Cheeks and Jaw». Эта категория сосредоточена на настройке щек и подбородка. Лицо, как обычно, будет перемещено в удобный для редактирования вид, а изменения отобразятся сразу же при перемещении ползунков.

Первая категория «Eyes» отвечает за редактирование глаз. Настройте их размер, разрез, цвет и расстояние между ними.

К разделу «Outer face Parts» (внешние части лица), относится изменение размера глаз, горла и лба.

Губы и рот настраиваются через «Mouth». Тут задается глубина, размер каждой губы и положение рта.

По завершении редактирования нажмите «Finished», чтобы получить готовое лицо.

Вы можете щелкнуть ПКМ по готовому изображению, чтобы скачать его на компьютер в качестве картинки.

Готовые проекты применяются разработчиками FaceMaker в качестве анализа и развития нейронных сетей в одном из немецких университетов, поэтому вы можете задать описание своему персонажу, помогая развитию технологий.

Противостоять обману

Реалистичные подделки (наподобие ролика с Томом Крузом) заставляют задуматься о мощном алгоритме, который сумел бы быстро и качественно выявить манипуляцию. Периодически крупные IT-компании объявляют конкурс на создание лучшего дипфейк-детектора. В прошлом году Facebook и Microsoft подвели итоги такого соревнования — первое место занял программист из Минска Селим Сефербеков, он получил $500 тыс.

Занимаются вопросом выявления дипфейков и государственные органы разных стран. Так, в феврале 2021 года конкурс на создание эффективного детектора объявило МВД России. Начальная сумма контракта — 4,8 млн рублей.

Другой метод борьбы с дипфейком — запрет. Размещение роликов-имитаций ограничено крупнейшими сайтами, включая Reddit, Twitter и Facebook.

Вооруженный глаз-5

Фото: ИЗВЕСТИЯ/Зураб Джавахадзе

В США уже действует ряд правовых норм, которые регулируют использование дипфейков. В частности, с 2020 года закон запрещает использовать дипфейки для вмешательства в выборы. Политики — легкая добыча для создания имитаций: обычно они стоят четко перед камерой, а их лица хорошо и равномерно освещены. Также законодательство запрещает вставлять изображение реального человека в видео сексуального характера без согласия оригинала. Ограничения и меры наказания разнятся от штата к штату.

В Китае также принят закон, который запрещает публикацию дипфейков без специальной пометки. Он вступил в силу с 1 января 2020 года.

дискриминатор

Это сверточный классификатор, только без каких-либоMaxpPoolingслои. Вот код для сети Дискриминатор.

def conv(input_c,output,kernel_size,stride = 2,padding  = 1, batch_norm = True):    layers =[]    con = nn.Conv2d(input_c,output,kernel_size,stride,padding,bias = False)    layers.append(con)    if batch_norm:        layers.append(nn.BatchNorm2d(output))    return nn.Sequential(*layers)class Discriminator(nn.Module):def __init__(self, conv_dim):        """        Initialize the Discriminator Module        :param conv_dim: The depth of the first convolutional layer        """        #complete init functionsuper(Discriminator, self).__init__()        self.conv_dim = conv_dim        self.layer_1 = conv(3,conv_dim,4,batch_norm = False) #16        self.layer_2 = conv(conv_dim,conv_dim*2,4) #8        self.layer_3 = conv(conv_dim*2,conv_dim*4,4) #4        self.fc = nn.Linear(conv_dim*4*4*4,1)def forward(self, x):        """        Forward propagation of the neural network        :param x: The input to the neural network             :return: Discriminator logits; the output of the neural network        """        # define feedforward behavior        x = F.leaky_relu(self.layer_1(x))        x = F.leaky_relu(self.layer_2(x))        x = F.leaky_relu(self.layer_3(x))        x = x.view(-1,self.conv_dim*4*4*4)        x = self.fc(x)        return x

объяснение

• Следующая архитектура состоит из трех сверточных уровней и конечного полностью связанного уровня, которые выводят один логит. Этот логит определяет, является ли изображение реальным или нет.
• За каждым слоем свертки, кроме первого, следуетПакетная нормализация (определена в вспомогательной функции conv),
• Для скрытых юнитов мы использовалидырявый ReLUфункция активации, как описано втеорияраздел.
• После каждого слоя свертки высота и ширина становятся наполовину. Например, после первой свертки изображения 32X32 будут изменены в 16X16 и так далее.

Формула 1

В этом определении модели мы не применилисигмоидФункция активации по окончательному выводу логита. Это из-за выбора нашей функции потерь Здесь вместо обычного использованияBCE (бинарная кросс-энтропийная потеря),мы будем использоватьBCEWithLogitLoss,который считается численно стабильной версиейBCE,BCEWithLogitLossопределяется так, что сначала он применяет функцию активации Sigmoid к логиту, а затем вычисляет потери, в отличие отBCE, Вы можете прочитать больше об этих функциях потериВот,

Создать мультяшное лицо онлайн

В компьютерной игре Skyrim после продолжительного вступления писарь спрашивает, кем является герой. И тут компьютер дает возможность выбрать расу и собственный облик персонажа. Эта возможность не уникальна. Своего героя собрать как конструктор предлагают разные игры. По такому же принципу сайт Gallerix предлагает сложить собственное мультяшное лицо.

1. Выберите свой пол в редакторе;

2. Выберите форму лица из предложенных элементов в блоке;

3. Внизу расположен блок с оттенками кожи, которые можно применить к аватару;
4. Лицо можно увеличить, уменьшить, повернуть при помощи кнопок рядом с лицом;

5. Поочередно выбирайте нос, рот и уши, придавая им правильную форму;

6. В верхней ленте вкладок изменяются глаза, волосы, фоны и одежда;

7. В нижней части расположены кнопки, при помощи которых аватар можно создать автоматически из случайно сгенерированных элементов лица. А также кнопки Поделиться, Сбросить, Скачать и Gravatar.

Идея

Улучшения GAN чаще всего измеряются разрешением и качеством сгенерированных изображений. Несмотря на прогресс в достижении этой цели, генеративные сети всё еще остаются черными ящиками. Не считая единичных попыток понять внутреннюю структуру генеративно-состязательных сетей, большинство исследователей всё еще занимаются оптимизацией для получения изображений более высокого качества, используя GAN. Но скрытые свойства и представления таких сетей до сих пор плохо изучены.

Недавно была опубликована работа, в которой авторы попытались вскрыть генеративно-состязательные сети и выяснить их внутренние представления.

В новом методе, предложенном NVIDIA, архитектура генератора переделывается так, что открываются новые способы контролировать процесс генерации изображения. Фактически генератор StyleGAN начинает с изученного постоянного входа, а дальше регулирует “стиль” изображения на каждом сверточном слое. Таким образом генератор способен напрямую контролировать значимость признака изображения в различных масштабах. Цель этой архитектуры — определить скрытые факторы вариации и тем самым увеличить уровень контроля.

Лучшие сервисы для создания фоторобота онлайн

Перейдём к перечислению и описанию сервисов, позволяющих создать лицо человека в Интернете онлайн.

Morphases.com сервис для составления фотопортрета

Второй англоязычный сервис, который поможет нам создать фоторобот онлайн – это morphases.com. Его особенностью является наличие специфического инструментария по работе с лицом человека, изображённом на каком-либо фото. При этом сервис не обладает богатыми возможностями для выбора чёрт лица, предлагая ограничиться довольно скудным встроенным функционалом.

1. Для начала работы с сервисом выполните вход на него http://morphases.com/.
2. Выберите пол предполагаемого фоторобота (male – мужчина, female – женщина, или female & male – когда точно не уверены в поле человека, фотопортрет которого будете делать).
3. После этого вы перейдёте в экран редактирования.

Рабочий экран сервиса morphases.com

Вверху слева от изображения расположены кнопки увеличения и уменьшения зума, сброса образа, а также стрелка возврата к первоначальному выбору опций.

Справа расположено само меню управления. С помощью шариков «Position» (позиция), «Rotation» (вращение), и «Size» (размер) вы можете менять позицию и размер выбранной части лица, а также вращать её по или против часовой стрелки.

Чтобы выбрать какую-либо часть лица (mouth, nose, eyes и др.), необходимо выбрать её в перечне (она должна подсветиться синим цветом).

Flashface.ctapt.de

Ранее сетевой сервис flashface.ctapt.de позволял конструировать фоторобот онлайн с помощью инструментария довольно хорошего уровня. Теперь же по переходу на данный сайт пользователя встречает лишь предложение скачать специальное мобильное приложения «Flash face» на Android и iOS, позволяющее создать фоторобот преступника онлайн.

При этом возможности мобильного приложения довольно высоки, и, как по мне, не уступают возможностям уже упомянутого сервиса pimptheface.com. Специфика работы с указанным мобильным приложением также не представляет ничего нового — вы последовательно выбираете нужные элементы лица человека, а после завершения процесса выбора сохраняете результат к себе на телефон.

Pimptheface.com поможет сделать изображение по памяти (-)

Ресурс pimptheface.com – наиболее популярный и известный сетевой ресурс для создания фоторобота онлайн. Несмотря на то, что ресурс имеет англоязычный интерфейс, работа с ним интуитивно понятна, и не составит труда даже для неопытных пользователей.

Рабочий экран сервиса pimptheface.com

В самом низу расположены ползунки масштабирования (scaling) по ширине и высоте, а также ползунок увеличения-уменьшения прозрачности выбранной черты (Opacity).

Если вам не понравится созданный вами фоторобот, вы всегда можете очистить картинку, нажав на «clear all» справа. Для сохранения полученного результата будет достаточно нажать на кнопку «snapshot» там же, или вы можете выбрать «print face» для распечатки созданного фоторобота на вашем принтере.

Генератор логотипов

Если у вас нет 100000 руб­лей на экспресс-дизайн в дизай­нер­ской сту­дии, но вам нужен лого­тип, попро­буй­те сер­вис Looka. Он спро­сит у вас назва­ние, люби­мые цве­та, сфе­ру дея­тель­но­сти и выяс­нит, какой стиль вам нра­вит­ся, а потом выдаст мно­го раз­ных вариантов.

Вы може­те выбрать любой из них, а мож­но взять один и допи­лить его в этом же сер­ви­се и полу­чить пол­но­цен­ный бренд­бук с визит­ка­ми, лого на сай­те, кон­вер­та­ми и про­чи­ми бизнес-атрибутами. Каче­ство полу­ча­ет­ся не хуже, чем у ней­рон­ки в сту­дии дизай­на, но даже плат­ная под­пис­ка сто­ит гораз­до дешев­ле, чем услу­ги дизайнера.

Мож­но выбрать любой лого­тип и сра­зу исполь­зо­вать его для компании 

Photofit-me – сервис британского королевского университета

Разбор перечня программ для создания субъективного портрета мы начнём с качественного и бесплатного сервиса, предлагаемого свободным университетом Британии («The Open University»). Возможности данного ресурса предлагают своим учащимся множество бесплатных курсов и программ, нас же интересует photofit-me, любезно предложенный профессором Graham Pike из факультета психологии. Благодаря возможностям данного инструмента мы сможем не только составить фоторобот в Интернете, но и сохранить его на наш ПК.

1. Перейдите на open.edu, и дождитесь загрузки всего требуемого инструментария. Для конструирования нового фотоснимка нажмите на «Create a PhotoFit».
2. С помощью представленных на ресурсе инструментов «Hair» (волосы), «Eyes» (глаза), «Mouth» (рот), «Nose» (нос), «Jaw» (челюсть, подбородок), «Facial hair» (волосы на лице), «Spectacles» (очки) создайте необходимый фоторобот.
3. Для регулирования размеров той или иной черты лица существуют ползунки опции «Resize», а нажатие на «Undo» позволит отменить последнюю выполненную вами операцию.
4. После окончания работы нажмите на «Next».
5. В поле «Who is the portrait of» введите имя человека, субъективный портрет которого вы составляете, а в поле «Your name» введите ваше имя (оба имени требуется вводить латиницей).
6. Затем вновь нажмите на «Next», и выберите «Download your PhotoFit» для сохранения результата на ПК.

Механизм работы

Дипфейки создаются при помощи метода глубокого обучения, известного как генеративно-состязательная сеть (GAN). Его суть заключается в соревновании двух нейросетей: генератора и дискриминатора. Генератор создает подделку, а дискриминатор пытается понять, настоящее перед ним изображение или нет. Чем лучше обманывает генератор, тем выше конечный результат.

Прежде созданные GAN изображения отличались довольно низким разрешением. По размытости картинки можно было легко идентифицировать запись как сгенерированную. Это ограничение было преодолено в версии ProGAN, благодаря которой разрешение подскочило до 1024×1024 пикселей.

Другая модель — StyleGAN — научилась мастерски создавать лица несуществующих людей. Нейросеть обучилась на библиотеке реальных фотопортретов и стала сама генерировать человеческие образы.

Насколько высоки результаты в генерации новых лиц, можно убедиться на примере картинки ниже. Только на одной из трех фотографий изображена реальная девушка. Она посередине.

Вооруженный глаз-1

Фото: ieeexplore.ieee.org

Подготовка

Обучение будет включать чередование обучения дискриминатора и генератора. Мы будем использоватьreal_lossа такжеfake_lossфункции, определенные ранее, чтобы помочь нам в расчете потерь дискриминатора и генератора.

• Вы должны тренировать дискриминатор, чередуя реальные и поддельные изображения
• Тогда генератор, который пытается обмануть дискриминатор и должен иметь противоположную функцию потерь

Вот код для обучения.

def train(D, G, n_epochs, print_every=50):    '''Trains adversarial networks for some number of epochs       param, D: the discriminator network       param, G: the generator network       param, n_epochs: number of epochs to train for       param, print_every: when to print and record the models' losses       return: D and G losses'''    # move models to GPU    if train_on_gpu:        D.cuda()        G.cuda()# keep track of loss and generated, "fake" samples    samples = []    losses = []# Get some fixed data for sampling. These are images that are held    # constant throughout training, and allow us to inspect the model's performance    sample_size=16    fixed_z = np.random.uniform(-1, 1, size=(sample_size, z_size))    fixed_z = torch.from_numpy(fixed_z).float()    # move z to GPU if available    if train_on_gpu:        fixed_z = fixed_z.cuda()# epoch training loop    for epoch in range(n_epochs):# batch training loop        for batch_i, (real_images, _) in enumerate(celeba_train_loader):batch_size = real_images.size(0)            real_images = scale(real_images)            if train_on_gpu:                real_images = real_images.cuda()            # 1. Train the discriminator on real and fake ima.ges            d_optimizer.zero_grad()            d_out_real = D(real_images)            z = np.random.uniform(-1,1,size = (batch_size,z_size))            z = torch.from_numpy(z).float()            if train_on_gpu:                z = z.cuda()            d_loss = real_loss(d_out_real) + fake_loss(D(G(z)))            d_loss.backward()            d_optimizer.step()            # 2. Train the generator with an adversarial loss            G.train()            g_optimizer.zero_grad()            z = np.random.uniform(-1,1,size = (batch_size,z_size))            z = torch.from_numpy(z).float()            if train_on_gpu:                z = z.cuda()            g_loss = real_loss(D(G(z)))            g_loss.backward()            g_optimizer.step()            # Print some loss stats            if batch_i % print_every == 0:                # append discriminator loss and generator loss                losses.append((d_loss.item(), g_loss.item()))                # print discriminator and generator loss                print('Epoch [{:5d}/{:5d}] | d_loss: {:6.4f} | g_loss: {:6.4f}'.format(                        epoch+1, n_epochs, d_loss.item(), g_loss.item()))## AFTER EACH EPOCH##            # this code assumes your generator is named G, feel free to change the name        # generate and save sample, fake images        G.eval() # for generating samples        samples_z = G(fixed_z)        samples.append(samples_z)        G.train() # back to training mode# Save training generator samples    with open('train_samples.pkl', 'wb') as f:        pkl.dump(samples, f)    # finally return losses    return losses# set number of epochs n_epochs = 40# call training functionlosses = train(D, G, n_epochs=n_epochs)

(6) Результаты

Ниже приведен график потерь обучения для Генератора и Дискриминатора, записанных после каждой эпохи.

Потеря обучения длядискриминатора такжеГенератор

Высокие флуктуации в обучающей потере генератора обусловлены тем, что вход в сеть генератора представляет собой набор случайных векторов шума(каждый из z_size)каждая выборка из равномерного распределения (-1,1) для генерации новых изображений для каждой эпохи.

На графике дискриминатора мы можем наблюдать рост тренировочной потери(около 50 на оси X)сопровождаемое постепенным уменьшением до конца, это потому, что Генератор начал генерировать какое-то реалистичное изображение, которое обмануло Дискриминатор, что привело к увеличению ошибки. Но постепенно по ходу обучения Discriminator становится лучше в классификации ложных и реальных изображений, что приводит к постепенному уменьшению ошибки обучения.

Сгенерированные образцы после40 эпох,

Сгенерированные поддельные изображения

Наша модель была в состоянии генерировать новые изображения поддельных человеческих лиц, которые выглядят максимально реалистично. Мы также можем заметить, что все изображения светлее в тени, даже коричневые лица немного светлее. Это потому чтоCelebAнабор данных смещен; он состоит из «знаменитостей», которые в основном белые. При этом DCGAN успешно генерирует почти реальные изображения из простого шума.

Быстро создать облик человека

На сайте, о котором пойдет речь, вы сможете быстро и без дополнительных настроек создать уникальную внешность человека. При переходе на страницу https://thispersondoesnotexist.com/ скрипт автоматически складывает разные признаки внешности из других экземпляров лица: губы, рот, глаза, волосы и т.д. И на весь экран появляется изображение нового, ранее невиданного человека.

Лицо человека, созданное в программе

Сайт работает на технологии StyleGAN 2. Об этом сообщается в отдельном текстовом блоке. Генератор лиц работает следующим образом: чтобы получить очередной результат, нажмите на кнопку Обновить в вашем браузере. Каждый раз, возвращаясь на страницу, на экране видим новых людей.

При этом возникает подозрение: не водит ли нас за нос онлайн-сервис? Возможно, обновляя страницу, на экране возникают люди из какой-нибудь галереи?

Генератор фотографий

Ино­гда может пона­до­бить­ся такое: напи­сать отзыв или рецен­зию на про­дукт или сер­вис и поста­вить фото чело­ве­ка, кото­рый это сде­лал. Если у вас есть толь­ко отзы­вы, но нет фото­гра­фий, мож­но най­ти фото слу­чай­но­го чело­ве­ка из сети и поста­вить его, но это чре­ва­то про­бле­ма­ми. Напри­мер, он может подать на вас в суд за исполь­зо­ва­ние его фото­гра­фии в ком­мер­че­ском про­ек­те или при­влечь вас за сло­ва, кото­рые он не гово­рил, но под кото­ры­ми есть его фотография.

Что­бы тако­го не было, зай­ди­те на сайт про­ек­та «Этот­Че­ло­век­Не­Су­ще­ству­ет». Каж­дый раз, когда вы обнов­ля­е­те стра­ни­цу, ней­ро­сеть гене­ри­ру­ет для вас фото чело­ве­ка, кото­ро­го нет в реаль­но­сти — ней­рон­ка про­сто нари­со­ва­ла его слу­чай­ным образом.

Даже если вам пока не нуж­ны такие фото, тогда про­сто зай­ди­те посмот­реть, как кру­то ней­ро­се­ти научи­лись делать такие картинки.

Это­го пар­ня на самом деле не суще­ству­ет — его нари­со­ва­ла ней­ро­сеть StyleGAN2 

Как выбрать генератор

Основные параметры мы уже рассмотрели, теперь углубимся в детали. Не стоит покупать генератор изучив только фото бензиновых генераторов на сайте продавца. Здесь не будет лишним поход в магазин. Необходимо обсудить с консультантом все особенности энергоснабжения Вашего дома и остановиться на самом оптимальном варианте.

Хороший продавец продемонстрирует устройство в действии, и Вы в результате приобретете то, что прослужит долгие годы.

Ценовой диапазон этих агрегатов весьма разнообразен. Не нужно излишне экономить и покупать некачественный товар. Электрический генератор приобретается на долгие годы.

оптимизаторы

ДляGANs мы определяем два оптимизатора, один для генератора и другой для дискриминатора. Идея состоит в том, чтобы запустить их одновременно, чтобы продолжать улучшать обе сети. В этой реализации я использовалАдамоптимизаторв обоих случаях. Чтобы узнать больше о различных оптимизаторах, обратитесь к этомуссылка,

# Create optimizers for the discriminator D and generator Gd_optimizer = optim.Adam(D.parameters(),lr = .0002, betas = )g_optimizer = optim.Adam(G.parameters(),lr = .0002, betas = )

Скорость обучения (лр)а такжебетызначения основаны на оригиналеБумага DCGAN,

Генератор текста

В сети есть мно­го сер­ви­сов, кото­рые дела­ют «рыб­ный текст» — бес­смыс­лен­ный набор слу­чай­ных слов, кото­рый про­сто похож на насто­я­щий. По отдель­но­сти каж­дое сло­во что-то зна­чит, но вме­сте это чита­ет­ся как ересь. Что­бы полу­чил­ся нор­маль­ный текст, одних слу­чай­ных под­ста­но­вок недо­ста­точ­но — нуж­ны нейросети.

Самой извест­ной ней­рон­кой, кото­рая уме­ет стро­ить осмыс­лен­ный текст, ста­ла GPT-2. Если её обу­чить на огром­ном коли­че­стве раз­ных про­из­ве­де­ний, то она смо­жет напи­сать про­дол­же­ние любо­го тек­ста за вас. Рабо­та­ет так: вы пише­те нача­ло, бук­валь­но абзац или пару пред­ло­же­ний, и зада­ё­те нуж­ный раз­мер. После это­го ней­рон­ка чита­ет, что напи­са­но у вас, и пишет про­дол­же­ние в том же сти­ле. Если обу­че­ние про­шло хоро­шо, то она выдаст такой текст, кото­рый слож­но будет отли­чить от тек­ста, напи­сан­но­го человеком.

У про­ек­та GPT-2 есть толь­ко один недо­ста­ток: он отлич­но рабо­та­ет на англий­ском и пло­хо — на дру­гих язы­ках. Раз­ра­бот­чик Миха­ил Гран­кин решил это испра­вить и сде­лал сер­вис «Пор­фи­рье­вич». Внут­ри та же GPT-2, но моди­фи­ци­ро­ван­ная для рус­ско­го язы­ка и обу­чен­ная на худо­же­ствен­ной лите­ра­ту­ре и сти­хах. От вас нуж­но толь­ко нача­ло, а даль­ше ней­рон­ка сде­ла­ет всё сама.

Мы отпра­ви­ли в сер­вис нача­ло нашей ста­тьи и полу­чи­ли вполне чита­бель­ный текст. Пока непо­нят­но, к чему он при­ве­дёт, но логи­ка в тек­сте есть