Нейросеть научилась реалистично омолаживать лица людей

Французский разработчик Григорий Антипов вместе с коллегами создал нейросеть, которая может реалистично изменять возраст изображенного на фотографии человека. Статья исследователей выложена на сервере препринтов ArXiv.org.

В последние годы программисты создают все больше нейросетей, которые могут изменять изображение человеческого лица. Так, недавно появилась система, позволяющая превращать мужские лица в женские и наоборот. Однако подобные программы обладают крупным недостатком: после преобразований пользователь перестает быть похож на самого себя. Так, нейросеть и раньше умела делать человека старше, но узнать его при этом было сложно.

Авторы новой работы создали программу, которая позволяет состарить или омолодить изображение человека, сохранив при этом черты его лица. Для этого они использовали порождающую состязательную модель (generative adversarial networks). Она сочетает в себе генеративную и различающую системы, которые соревнуются друг с другом. «Генератор» старается обмануть различающий компонент, создавая такие образцы (в данном случае изображения состаренных или омоложенных лиц), которые его «соперник» не сможет отличить от настоящих, эталонных образцов. В итоге две системы соревнуются: одна учится делать качественные «подделки», а другая — их распознавать, что и позволяет получить на выходе хороший результат.

Для обучения нейросети использовалось пять тысяч фотографий людей нескольких возрастных групп: от 0 до 18, от 19 до 29, от 30 до 39, от 40 до 49, от 50 до 59, и от 60 и старше. На всех изображениях стояли метки, так что система могла определить, какие изменения черт лица связаны с тем или иным периодом жизни.

Работу программы проверили на десяти тысячах фотографий. Нейросеть состаривала или омолаживала изображенные на них лица, после чего другой алгоритм, OpenFace, сверял оригинальный и измененный снимок и определял, изображен на них тот же человек или нет. Тестирование показало, что в 80 процентах случаев люди остаются узнаваемы на портретах, созданных нейросетью. Предыдущие программы сохраняли сходство только в 50 процентах снимков.

По словам Антипова, новая система имеет множество практических применений. Например, она может быть использована для установления личности людей, которые пропали много лет назад. В будущем разработчики, вероятно, выложат код программы в открытый доступ.

Похожую, но реализованную существенно проще функцию недавно представило приложение FaceApp. Искусственный интеллект анализирует фотографии лиц пользователей, а потом накладывает на них маску. Так, в приложении можно сделать себя старше, младше, мужчиной, женщиной, более привлекательным, а также добавить улыбку.