Анонімний програміст створив додаток DeepNude, який використовує нейромережу для того, щоб "видаляти одяг" з жіночих фотознімків, створюючи реалістичне зображення оголеного тіла.

Як повідомляє Vice, додаток працює тільки з жіночими фотознімками – якщо використовувати його на чоловічому фото, він може "домалювати" чоловікові жіночі статеві ознаки.



Проект DeepNude був запущений як вебсайт, який демонструє простоту технології і дозволяє завантажити додаток для Windows або Linux. Зазначається, що журналісти самі протестували додаток на десятках світлин – найкраще він працює з тими фото, де жінка вже частково оголена (наприклад, позує в бікіні).

У вільній версії додатка отримані в результаті обробки знімки позначені великим ватермарком. У платній версії вартістю 50 доларів ватермарк зі знімка прибирається, але з'являється червоний штамп "Фейк".

Творець технології в анонімному листуванні розповів, що технологія заснована на алгоритмі pix2pix з відкритим вихідним кодом, розробленим в Каліфорнійському університеті. Для навчання нейромережі використовувалося понад 10 тисяч фотографій оголених жінок. Автор зазначає, що зараз алгоритм працює лише з жіночими фото, тому що зображення оголених жінок було простіше знайти в інтернеті. Проте, він хоче зробити і "чоловічу" версію алгоритму.

За словами програміста, ним рухає не вуаєризм, а технологічний ентузіазм. Він підкреслює - те, що робить DeepNude, легко повторити вручну за допомогою графічних редакторів. Опитані журналістами фахівці у сферах технологій, права та захисту прав людини, водночас, побоюються, що технологія може застосовуватися для "помсти" і послужити для "вторгнення в інтимне приватне життя" людини.

На відміну від резонансної технології DeepFake, що дозволяє з допомогою нейромережі створювати реалістичні фейкові зображення та відео, DeepNude не вимагає технічних навичок, великих обсягів даних та дорогих відеокарт. На створення реалістичного фейкового знімка в додатку буде потрібно близько 30 секунд.

Читайте найоперативніші новини "МБ" у Facebook і Telegram