DeepFake стал еще более Deep Новая технология удивляет совершенством

Ученые сделают что угодно, просто потому что могут. Новинка уже не занимается «врезкой» исходного лица в существующую мимическую модель – этот подход порождал характерные артефакты, по которым можно отличить синтезированное изображение от естественного. Новый алгоритм использует для процесса преобразования «контекстную» информацию (то есть согласованность кожи лица и окклюзий) посредством двухэтапной операции каскадной адаптивной нормализации экземпляра (C-AdaIN). Эта система отделяет идентичность от контекста гораздо эффективнее, чем существующие методы.

Результат убедительный – CihaNet на голову превзошла четыре ведущих фреймворка дипфейка: FaceSwap , FaceShifter , FSGAN и SimSwap.

Нужно ли создавать новые, более качественные технологии DeepFake в эпоху тотальной биометрии – вопрос дискуссионный: