Недавно мы сообщали о нейросети, которую натренировали генерировать фотографии несуществующих людей, которые выглядят пугающе правдоподобно. В этом случае использовался ИИ-алгоритм под названием StyleGAN (его исходники есть на GitHub). Этому же алгоритму предложили сгенерировать фото котов, но он справился с задачей намного хуже. Результаты можно оценить на сайте thiscatdoesnotexist.com.
Получившиеся фото сложно спутать с изображениями настоящих котов: у них вырастают лишние конечности или глаза, пропорции тела сильно нарушаются и в целом животные выглядят как персонажи хоррора.
Почему у алгоритма вышло так хорошо подделывать фото людей, но не котов? В публикации BleepingComputer цитирует исследовательницу Джанелль Шейн, которая тоже обратила внимание на специфические результаты работы алгоритма.
The Style-GAN results are posted and of course I went straight to its 100,000 generated cats.
gancats are the best.https://t.co/C3DyXXYj08 pic.twitter.com/hdbatWP7g8— Janelle Shane (@JanelleCShane) 5 февраля 2019 г.
По ее словам, дело в разнообразии массивов данных, на которых обучали нейросеть. «ИИ должен был учиться генерировать котов (по изображениям – ред.) в различных позах, под различными углами, часто – с другими котами, мебелью, людьми, даже с текстами-подписями на картинках с мемами. Модель, которая генерирует портреты, получила намного более узкую задачу: работать с человеческими лицами, вид спереди. Если бы ей поручили генерировать человеческие тела или одежду, особенно в разных позах, тоже возникли бы проблемы», – говорит она.
Напомним, ранее мы рассказывали о том, как Google обучает нейросети создавать изображения с помощью рисунков животных.
