Como saber si un face es falso
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Generador de rostros aleatorios (Esta persona no existe)¡Genera un rostro humano aleatorio en 1 clic y descárgalo! Fotos de personas falsas generadas por la IA: hombre, mujer o niño.Refrescar imagenDescargar generador de retratos falsos
La gente tiende a no pensar en el efecto que las redes neuronales tienen en nuestras vidas, porque normalmente, vemos el resultado de su trabajo y no la “cara” de una red neuronal. Quizá por eso el generador de fotos falsas se convirtió en el principal tema de discusión durante varias semanas en los medios de comunicación dedicados a la tecnología a finales de 2020. No todo el mundo fue capaz de adivinar que la IA podía generar un rostro realista de una persona inexistente en un par de segundos. Los retratos falsos parecen muy realistas y dan miedo. Si la IA es capaz de crear rostros por sí misma y puede escribir como personas reales, ¿qué será lo siguiente?
Hablamos del sitio web thispersondoesnotexist.com (“esta persona no existe punto com”) y vamos a contar la historia y los ámbitos de aplicación. También se explicará el funcionamiento del generador.
Ponerle cara a la gente
El nuevo estudio ha sido realizado por Sophie J. Nightingale, de la Universidad de Lancaster, y Hany Farid, de la Universidad de California en Berkeley. Nuestra evaluación del realismo fotográfico de los rostros sintetizados por la IA indica que los motores de síntesis han atravesado el “valle inquietante” y son capaces de crear rostros indistinguibles -y más fiables- que los reales”, afirman. “Quizá lo más pernicioso sea la consecuencia de que, en un mundo digital en el que cualquier imagen o vídeo puede ser falsificado, la autenticidad de cualquier grabación inconveniente o inoportuna puede ponerse en duda”. Para el estudio, los expertos utilizaron rostros falsos creados con StyleGAN2, una “red generativa adversarial” de la empresa tecnológica estadounidense Nvidia. Las redes generativas adversariales (o GAN, por sus siglas en inglés) funcionan enfrentando dos algoritmos entre sí, en un intento de crear representaciones convincentes del mundo real. En el primer experimento, 315 participantes clasificaron 128 caras tomadas de un conjunto de 800 como reales o sintetizadas. En un segundo experimento, se entrenó a 219 nuevos participantes y se les dio información sobre cómo clasificar las caras. ARTÍCULOS RELACIONADOS
Cómo detectar las caras de ai
Ahora hay empresas que venden personas falsas. En el sitio web Generated.Photos, puedes comprar una persona falsa “única y sin preocupaciones” por 2,99 dólares, o 1.000 personas por 1.000 dólares. Si sólo necesitas un par de personas falsas -para los personajes de un videojuego o para que la página web de tu empresa parezca más variada- puedes conseguir sus fotos gratis en ThisPersonDoesNotExist.com. Ajusta su parecido según sea necesario; hazlos mayores o jóvenes o de la etnia que elijas. Si quieres que tu persona falsa esté animada, una empresa llamada Rosebud.AI puede hacerlo e incluso hacerla hablar.
Estas personas simuladas están empezando a aparecer en Internet, utilizadas como máscaras por personas reales con intenciones nefastas: espías que se ponen una cara atractiva para tratar de infiltrarse en la comunidad de inteligencia; propagandistas de derechas que se esconden detrás de perfiles falsos, con foto y todo; acosadores en línea que trollean a sus objetivos con una cara amable.
El sistema de Inteligencia Artificial ve cada rostro como una figura matemática compleja, un rango de valores que puede ser desplazado. La elección de diferentes valores -como los que determinan el tamaño y la forma de los ojos- puede alterar toda la imagen.
Generador de caras Nvidia
Aunque el algoritmo StyleGAN es extraordinario, deja una serie de “señales” en cada imagen que crea. Estos varían de una imagen a otra -no todas tienen todos o incluso muchos de estos fallos-, pero con un poco de práctica puedes aprender a detectarlos de un vistazo. Muchos de estos trucos los aprendimos del excelente tutorial publicado por Kyle McDonald en 2018.
No podemos esperar que los algoritmos futuros tengan este problema, pero una de las características distintivas del algoritmo StyleGAN actual es que comúnmente produce manchas brillantes que se parecen un poco a las manchas de agua en las impresiones fotográficas antiguas. Esto nos delata. Las manchas de agua pueden aparecer en cualquier parte de la imagen, pero a menudo aparecen en la interfaz entre el pelo y el fondo.
Otra pista falsa es que los fondos de las imágenes pueden tener todo tipo de problemas. La red neuronal está entrenada en la cara y no presta tanta atención a lo que ocurre en los lados. En el peor de los casos, se obtienen compañeros muy extraños, como en la primera imagen de abajo. A veces se obtienen formas cubistas caóticas. Y a veces el fondo parece casi una fotografía rota.
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