МАРИЯ ЧМИР: как создаются дипфейки и что такое face swap на примере Сбера

Где проходит грань между дипфейком и технологией face swap? Какие технологические этапы предстоит пройти, чтобы вернуть на экраны Жоржа Милославского? В чем слабые стороны у нейросетей? Какие видеокарты нужны для их обучения? На эти и другие вопросы нам отвечает Мария Чмир, CEO компании Deepcake.

Присоединяйтесь к нашим курсам:

И не забудьте подписаться на наш канал школы VFXLAB в Youtube и группы в FB и ВК, чтобы ничего не пропустить:

00:00 - интро
00:34 - что есть дипфейк
03:34 - в чем отличия их технологии от общедоступных
07:06 - о самом сложном этапе в работе с нейросетями
10:26 - upscaling
11:52 - Жорж Милославский
14:02 - важность кастинга
15:00 - ограничения нейросети
16:09 - Безруков или нет?
16:30 - сколько времени ушло на обучение
18:40 - насколько сложный проект
20:07 - постпродакшен
23:01 - сегмент B2C
23:44 - липсинк
24:28 - генерация по минимальному набору данных
26:55- этический аспект
27:30 - детекция дипфейков
30:12 - навыки для работы с нейросетями
32:53 - порог входа
34:50 - про видеокарты

[egorstefanenko]

То самое непередаваемое чувство, когда на работе фоном слушаешь рассуждения о нейросетях и фейс-свапе, а сам в этот момент делаешь ручную ретушь портрета в корпоративном Photoshop CS 5.1.

[dfl.studios]

"На домашних видеокартах сложно заниматься дипфейками"

DeepFaceLab на моём RTX 2070:
- Ну да, ну да. Пошел я нахрен.

[Drexsari_live]

Примеры так себе, на данный момент это намного круче и просто на глаз как в видео уже не определить что фейк а что реально. причем примеры явно заготовки можно было и лучше постараться.

[uluuka]

Фальсифицировать историю теперь не такая уж и проблема