5 онлайн-сервисов которые улучшат качество фотографии в один клик
Содержание:
Нейросети для создания фото людей и аватарок
Следующие сервисы способны сгенерировать лицо человека или аватарку для соцсетей. Результат выглядит естественно и отличить работу нейросети от настоящего фото практически невозможно.
Generated.photos
Еще год назад сервис пребывал в зачаточном состоянии и выдавал достаточно сырые результаты. Однако разработчики не забросили свою идею — и вот, на 2020 год в архиве нейросети более миллиона сгенерированных лиц живых людей. Самое то для аватарок в соцсетях. Например, чтобы пофармить аккаунты Facebook, а?
Посмотрите, как работает нейросеть для фотографий:
В Generated.photos есть удобный фильтр — можно сгенерировать лицо конкретного пола и возраста, выбрать цвет глаз и волос, длину прически и даже эмоцию на лице. Нейросеть работает безупречно.
Ссылка для использования: generated.photos
ThisPersonDoesnotExist
Более простой по функционалу, но от этого не менее прекрасный сервис по созданию лиц несуществующих людей. Чтобы нейросеть сгенерировала онлайн фото, достаточно зайти на сайт и обновлять страничку. Варианты, которые подходят под ваши цели, сохраняются в формате jpg. Изображения получаются натуральными — можно использовать в отзывах, соцсетях и пр. Посмотрите, как работает нейросеть для фотографий:
ThisPersonDoesnotExist обработала миллионы человеческих лиц и создает новые на основе собирательных образов. Начинка сервиса — генеративная нейросеть StyleGAN от Nvidia.
Ссылка для использования: ThisPersonDoesnotExist
RoundDF
А вот и один из самых интересных экземпляров нашей подборки. Нейросеть для создания дипфейк-видео из обычных картинок. Фото с помощью нейросети превращаются в анимацию. Для этого используется технология First Order Motion Model. Изначально код был опубликован на гитхабе, но энтузиасты уже перенесли все в Telegram-бота. Ребята даже анимировали жуткую голову из рекламы телекомпании “ВИД”:
На обработку 1 секунды видео требуется примерно 7 секунд времени, поэтому иногда в боте образовываются очереди. Подобную махинацию можно провернуть с любой фотографией, результат вас приятно удивит.
Telegram бот для создания дипфейк-видео: RoundDFbot
Часть 3. Расширение: Video Upscaler – Модернизированная обработка изображений
Ладно, топ-список из 10 апскейлеров изображений закончен здесь! Но некоторые читатели все еще задаются вопросом, даже если они решили проблему масштабирования изображений без потери качества, как насчет видео? Может ли видео быть улучшено с помощью технологии ИИ?
Ответ на 100% положительный. Несомненно, что видео состоит из непрерывного движения изображений. поэтому, по сути, видео можно анализировать так же, как изображения. Разбиение одного кадра видео на несколько изображений, анализ и повышение их качества по одному и объединение всех недавно обновленных изображений в видео – это именно то, что нужно для улучшения видео.
DVDFab Enlarger AI – первое в мире программное обеспечение для улучшения видео AI, позволяющее пользователям повышать качество своих видео с низкого разрешения до более высокого. Например, у вас есть старый DVD или видео, снятые много лет назад, теперь вы хотите улучшить его до более высокого разрешения, такого как 1080p и даже 4k. Является ли это возможным? Ответ – да. С этим AI-усилителем видео вы, несомненно, сможете освежить эти старые воспоминания.
Далее, мы собираемся завершить эту статью некоторыми часто задаваемыми вопросами для вашей справки. Если вы хотите улучшить свои видео без потери качества, пожалуйста, проверьте данный список в Video Enhancer Review .
Часто задаваемые вопросы 2. Является ли улучшенное видео того же разрешения?
Нет, это зависит от вашего выбора. Вы можете увеличить масштаб видео с 480p до 1080p или с 1080p до 4k. Кроме того, доступны две настройки: одна – «Премиум качество», а другая – «Ультра качество». Изображение последнего лучше, чем первое, но, по-видимому, процесс преобразования займет больше времени.
Источник записи: https://topten.ai
Долой максимализм.
Помните, я говорил об отрицательном влияние денег на моё желание путешествовать с человеком? Так вот — я слукавил. Для путешествий лучше всего подходит персона, у которой денег не мало, и не много. Мне так интереснее и не буду объяснять почему.
Но тут я сталкиваюсь с проблемой:
Если я ставлю вес денег отрицательным, то чем меньше денег — тем лучше для путешествий.
Если положительным, то чем богаче — тем лучше,
Если ноль — тогда деньги “побоку”.
Не получается мне вот так, одним весом, заставить нейрон распознать ситуацию “ни много -ни мало”!
Чтобы это обойти, я сделаю два нейрона — “денег много” и “денег мало”, и подам им на вход денежный поток от нашей дамы.
Теперь у меня есть два суждения: “много” и “мало”. Если оба вывода незначительны, то буквально получится “ни много — ни мало”. То есть, добавим на выход ещё один нейрон, с отрицательными весами:
“Нимногонимало”. Красные стрелки — положительные связи, синие — отрицательные
Вообще, это значит, что нейроны подобны элементам конструктора. Подобно тому, как процессор делают из транзисторов, мы можем собрать из нейронов мозг. Например, суждение “Или богата, или умна” можно сделать так:
Или-или. Красные стрелки — положительные связи, синие – отрицательные
Или так:
можно заменить “мудрые” нейроны на “максималистов” и тогда получим логический оператор XOR. Главное — не забыть настроить пороги возбуждения.
В отличие от транзисторов и бескомпромиссной логики типичного программиста “если — то”, нейронная сеть умеет принимать взвешенные решения. Их результаты будут плавно меняться, при плавном изменение входных параметров. Вот она мудрость!
Обращу ваше внимание, что добавление слоя из двух нейронов, позволило нейрону “ни много — ни мало” делать более сложное и взвешенное суждение, перейти на новый уровень логики. От “много” или “мало” — к компромиссному решению, к более глубокому, с философской точки зрения, суждению
А что если добавить скрытых слоёв ещё? Мы способны охватить разумом ту простую сеть, но как насчёт сети, у которой есть 7 слоёв? Способны ли мы осознать глубину её суждений? А если в каждом из них, включая входной, около тысячи нейронов? Как вы думаете, на что она способна?
Представьте, что я и дальше усложнял свой пример с женитьбой и влюблённостью, и пришёл к такой сети. Где-то там в ней скрыты все наши девять нейрончиков, и это уже больше похоже на правду. При всём желании, понять все зависимости и глубину суждений такой сети — попросту невозможно. Для меня переход от сети 3х3 к 7х1000 — сравним с осознанием масштабов, если не вселенной, то галактики — относительно моего роста. Попросту говоря, у меня это не получится. Решение такой сети, загоревшийся выход одного из её нейронов — будет необъясним логикой. Это то, что в быту мы можем назвать “интуицией” (по крайней мере – “одно из..”). Непонятное желание системы или её подсказка.
Но, в отличие от нашего синтетического примера 3х3, где каждый нейрон скрытого слоя достаточно чётко формализован, в настоящей сети это не обязательно так. В хорошо настроенной сети, чей размер не избыточен для решения поставленной задачи — каждый нейрон будет детектировать какой-то признак, но это абсолютно не значит, что в нашем языке найдётся слово или предложение, которое сможет его описать. Если проецировать на человека, то это — какая-то его характеристика, которую ты чувствуешь, но словами объяснить не можешь.
Что такое технология Deepfake?
Deepfakes относятся к манипулируемому визуальному контенту, генерируемому сложным искусственным интеллектом, который дает сфабрикованные изображения и звуки, которые кажутся реальными. В большинстве случаев, человек в существующем видео или изображении заменяется на чье-то подобие.
Deepfakes создаются с использованием моделей глубокого обучения — подкласса методов машинного обучения, основанных на искусственных нейронных сетях с репрезентативным обучением. Он включает в себя обучение генеративных архитектур нейронных сетей, таких как генеративные состязательные сети или автоэнкодеры.
Хотя трудно создать хороший deepfake на обычном компьютере, есть много инструментов, доступных в интернете, чтобы помочь людям сделать достойные deepfakes. Технология все еще находится в зачаточном состоянии, поэтому не ожидайте идеального результата.
Мы тщательно собрали несколько хороших deepfake приложений и инструментов, которые не требуют высокого класса рабочего стола с мощными графическими картами (за исключением одного или двух). Вы можете использовать их как в исследовательских целях, так и просто для развлечения, но не нарушайте чью-либо частную жизнь.
WebScore AI
Еще один сервис на базе нейросети от команды uKit Group. Фишкой сервиса является функция оценки привлекательности сайта.
Ребята из uKit Group прошерстили Интернет и сформировали выборку из 12 000 сайтов: от очень старых страниц до лендингов мировых ИТ-флагманов.
Затем профи по дизайну помогли выделить 125 параметров, по которым обычные посетители оценивают веб-страницы.
Далее фокус-группа оценила сайты в выборке по шкале от 1 до 10, чтобы моделям машинного обучения было на что ориентироваться.
В итоге оценка системы стала точнее, чем оценки её учителей, а нейросеть самостоятельно выделила еще 1000 признаков привлекательности сайта.
Сейчас WebScore AI умеет выставлять странице общий балл и находится в публичном доступе для продолжения обучения.
Какие сайты умеет обрабатывать WebScore AI?
Лендинги без сложных анимаций идеально подойдут для оценки: одностраничники товаров, услуг, семинаров, мероприятий и прочего.
При анализе дизайн-параметров WebScore AI использует скриншот сайта: если страница сильно анимирована и система запомнила не лучший кадр, это может привести к снижению балла.
Сайты-визитки и магазины. Каждую страницу сайта стоит оценивать по отдельности, давая системе нужную ссылку.
Оценка некоторых онлайн-витрин может быть понижена, если они используют много всплывающих сообщений или очень плотно размещают контент.
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.
SpineNet
SpineNet применяется для обнаружения объектов на изображении. Исследователи из Google Research достигли хороших результатов, которые превышают имеющиеся state-of-the-art (SOTA) подходы.
Предложенная модель SpineNet позволяет выучивать разномасштабные признаки из-за сверточных слоев смешанных размеров (смотрите рисунок ниже). Размеры слоев подбирались с помощью нейронного поиска архитектур (Neural Architecture Search, NAS). Использование SpineNet в качестве базовой модели дает прирост в точности (Average Precision, AP). При этом на обучение модели требуется меньше вычислительных ресурсов.
Рисунок – Построение моделей со смешанным масштабом с помощью перестановок слоев архитектуры ResNet (ResNet-50-FPN крайняя слева)
Способ 2: Character Creator
Character Creator — бесплатный инструмент для создания полноценного персонажа, которого можно использовать в дальнейшем для анимирования или добавления в игру. Функциональность этого онлайн-сервиса направлена только на создание лица, что происходит так:
- Перед началом работы с персонажем потребуется выбрать пол, кликнув по одной из фигур левой кнопкой мыши.
После на экране появится таблица с возможными оттенками цвета кожи, где вам предстоит отыскать подходящий.
Настройку тела рассматривать не будем и сразу же перемещаемся в раздел «Head» через меню слева.
Первая категория называется «Body_head». Выберите ее левым кликом мыши, а затем справа определите форму будущего лица.
Далее перемещайтесь в «Ears», чтобы точно по такой же схеме настроить внешний вид ушей.
В «Iris» выбирается тип глаза.
Через отдельную категорию «Pupils» можно задать одну из трех форм зрачка, а также дополнительно выбрать предпочитаемый цвет.
Следом идет категория «Nose», где доступно несколько самых популярных форм носа. Укажите один из них, а затем сразу же посмотрите результат, накладывающийся на модель.
В Character Creator присутствуют самые разные вариации бороды и усы, которые можно посмотреть через «Facialhair». Тут же настраивается цвет и полностью убирается волосяной покров на лице.
Через категорию «Hair» происходит примерно то же самое, но только для волос на голове.
Есть возможность и наложения веснушек в «Freckles».
Если требуется, чтобы на лице персонажа изначально проявлялись какие-то эмоции, ознакомьтесь со списком доступных выражений, подобрав подходящее.
По завершении убедитесь, что персонаж был создан правильно, а затем щелкните «Download».
Выберите тот вариант, где изображено только лицо, и скачайте его на компьютер.
Готовое изображение с лицом будет скачано в формате SVG.
Если вы впервые сталкиваетесь с форматом SVG, наверняка возникнет вопрос о том, как его открыть. Для этого можно использовать ряд специальных программ и даже обычный браузер. Кроме этого поддерживается конвертирование в тот же JPG или PNG при помощи онлайн-сервисов. Более детально эти темы раскрываются в других статьях на нашем сайте по ссылкам ниже.
Подробнее:Открываем файлы векторной графики SVGКонвертирование фотографий разных форматов в JPG онлайн
