Ai generó persona de cuerpo entero
“Deberíamos estar preocupados porque estos rostros sintéticos son increíblemente eficaces para fines nefastos, para cosas como la pornografía vengativa o el fraude, por ejemplo”, afirma Sophie Nightingale, de la Universidad de Lancaster (Reino Unido).Advertisement
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Los programas de inteligencia artificial llamados redes generativas adversariales (GAN) pueden aprender a crear imágenes falsas que se distinguen cada vez menos de las reales, enfrentando dos redes neuronales entre sí.
Nightingale y su colega Hany Farid, de la Universidad de California en Berkeley, pidieron a 315 participantes, reclutados en un sitio web de crowdsourcing, que dijeran si podían distinguir una selección de 400 fotos falsas de 400 fotografías de personas reales. Cada conjunto estaba formado por 100 personas de cada uno de los cuatro grupos étnicos: blancos, negros, asiáticos orientales y sudasiáticos.
Caras generadas por Ai
Según las investigaciones sobre cognición corporal, la autopercepción del propio cuerpo puede ser ilusoria y desplazarse temporalmente hacia un cuerpo externo. Del mismo modo, la llamada “ilusión de desplazamiento” inducida con una estimulación multisensorial sincrónica sobre la propia cara y una cara externa puede provocar cambios implícitos y explícitos en el yo corporal. El objetivo del presente estudio era comprobar (i) la posibilidad de provocar una ilusión de desplazamiento sobre caras generadas por ordenador y (ii) qué condición de estimulación multisensorial era más eficaz. Se pidió a un total de 23 participantes que miraran un avatar del mismo sexo en tres condiciones experimentales síncronas y tres condiciones de control asíncronas (una para cada estimulación: visuotáctil, visuomotora y exposición simple). Después de cada condición, se pidió a los participantes que rellenaran un cuestionario en el que se evaluaban tanto la corporeidad como las sensaciones de emplazamiento para abordar distintas facetas de la ilusión. Los resultados sugieren un mayor efecto de la estimulación sincrónica frente a la asincrónica, y la diferencia fue más pronunciada para los ítems de personificación del cuestionario. También encontramos un mayor efecto de las estimulaciones visuotáctiles y visuomotoras en comparación con la condición de exposición simple. Estos hallazgos apoyan la ilusión de emplazamiento como un nuevo paradigma para investigar la apropiación de diferentes identidades faciales y el papel específico de las estimulaciones visuotáctiles y visuomotoras con estímulos de realidad virtual.
Generador de caras Ai online
Estructuras anatómicas de un ojo humano. Abajo: Ejemplos de pupilas humanas reales (izquierda) y generadas por GAN (derecha). Obsérvese que las pupilas de los ojos reales tienen una marcada forma circular o elíptica (amarillo), mientras que las de las pupilas generadas por GAN tienen formas irregulares (rojo). Y también las formas de ambas pupilas son muy diferentes entre sí en la imagen de la cara generada por GAN. Crédito: arXiv:2109.00162v1 [cs.CV]
Un pequeño equipo de investigadores de la Universidad Estatal de Nueva York en Albany, la Universidad Estatal de Nueva York en Buffalo y Keya Medical ha descubierto un fallo común en los rostros generados por ordenador que permite identificarlos. El grupo ha escrito un artículo en el que describe sus hallazgos y lo ha subido al servidor de preimpresiones arXiv.
En los últimos dos años, las imágenes y vídeos falsos han sido noticia por la creación de imágenes y vídeos que muestran a personas haciendo cosas que en realidad nunca hicieron, tanto por parte de aficionados como de editores profesionales. Menos conocido, pero relacionado, es el creciente uso de imágenes generadas por ordenador de personas que parecen humanas pero que en realidad nunca han existido. Estas imágenes se crean mediante redes generativas de adversarios (GAN) y, al parecer, han empezado a aparecer en perfiles falsos de usuarios de redes sociales, lo que permite el catfishing y otros tipos de actividades nefastas.
Generador de caras Ai a partir de foto
“Hicimos estas fotos en un entorno controlado (iluminación y posprocesamiento similares) para asegurarnos de que cada cara tuviera una calidad de salida alta y constante. Después de disparar, realizamos tareas laboriosas como etiquetar y categorizar”.
Zhabinskiy subraya que la IA utilizada para generar estas imágenes se entrenó con datos tomados internamente, en lugar de utilizar material de archivo o fotografías de Internet. “Este enfoque requiere miles de horas de trabajo, pero al final merecerá la pena”, exclama en una entrada del blog de Icons8.
Una vez finalizados los procesos de creación de conjuntos de datos, creación de modelos de aprendizaje automático y scripts para la generación masiva de imágenes, el equipo utilizó StyleGAN para construir un conjunto realista de 100.000 rostros.
Según el equipo, “las características de estas caras son: – Iluminación uniforme, tamaño uniforme, variedad de ángulos y posiciones, variedad de expresiones faciales, gran variedad de etnias, todas las edades y todas las formas de cara”.
“Algunos rostros tendrán ‘cosas’ extrañas en el fondo, mientras que otros simplemente parecerán ligeramente apagados sin razón aparente. Por ejemplo, hemos observado un problema común con algo que parece un cráter que aparece en lugares aleatorios”. “