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杨幂换脸不算啥,AI还能造出“并不存在”的美食图、假简历

本文摘要:如果忘记了前几天Deepfakes(深度变脸)的代表事件杨幂变脸,今天(公共编号:)想向读者们说明AI不现实的新进展。但是,Deepfakes(深度变脸)给人的感觉已经很差了,现在AI假货的建模能力已经遍布人脸的周边。最近,特拉维夫大学的研究人员开发了神经网络,需要加载食谱分解的小贩产品的图像。换句话说,在Instagram、Facebook等社交媒体上看到美食博客共享的照片,不要讨厌。 也许是谎言,也许是AI分解的假照片。

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如果忘记了前几天Deepfakes(深度变脸)的代表事件杨幂变脸,今天(公共编号:)想向读者们说明AI不现实的新进展。但是,Deepfakes(深度变脸)给人的感觉已经很差了,现在AI假货的建模能力已经遍布人脸的周边。最近,特拉维夫大学的研究人员开发了神经网络,需要加载食谱分解的小贩产品的图像。换句话说,在Instagram、Facebook等社交媒体上看到美食博客共享的照片,不要讨厌。

也许是谎言,也许是AI分解的假照片。研究者Oribarel、Orilicht和NetanelYosehian构成的特拉维夫团队被命名为StackGANV2改良版的分解对付网络(GAN)和相当大的recipe1M数据集中在StackGANV2和52K图像组合上,创建了他们的AI系统。

该团队开发的人工智能模型可以完全列出任何食品的成分和说明表,找到和分解成品食品的样子。研究员OriBarEl回答说:这都是我告诉奶奶传统的番茄酱炸鱼处方的时候。因为她年纪大了,所以没有忘记清楚的食谱。

因此,我想告诉你能否建立一个能够获得食物图像的系统,并输入食谱。考虑到这个想法一段时间后,我得出了结论。对于一个系统来说,很难胜过确实、数量清晰、含有隐藏成分(例如盐、胡椒、黄油、面粉等)的正确处方。那么,我想告诉你是否需要忽略。

例如,根据配方分解食物图像。我们相信这项任务对人类非常挑战,尤其是对计算机。由于很多人工智能系统都想应用,所以在人类更容易完成的任务中代替人类。

因此,我们指出解决问题的项目,远远超过人类能力范围的任务并不有趣。所以,就像大家现在看到的一样,这种模式可以在一定程度上取得成功。同时,该团队的研究人员在他们的白皮书中否认该系统目前不完善:值得注意的是,与CUB和Oxford102数据集中的图像相比,recipe1M数据集中的图像质量较低。

这体现在许多模糊的图像中,如光线条件差、粥形图像和图像不方形。这也使得练模式变得困难。这个事实可能表明,这两个模型没有能力顺利分解像粥一样的食物图像。

面食、米饭、汤、沙拉。但是,不能分解汉堡、鸡肉、饮料等独特形状的食物图像。这是我们所告诉的唯一这种AI人工智能,所以不要确信它很快就不会成为你的手机应用程序。

但文字却是浮表面。此外,这意味着食谱。特拉维夫队的AI可以把它变成充分的图像。根据研究论文的叙述,人类有时更喜欢它而不是现实照片。

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当然,这个团队希望之后开发这个系统,扩展到其他更好的领域,Oribarel研究院说:我们计划通过在剩下的处方训练我们的系统来扩展工作(我们有约35万张图像),但问题是现在的数据集质量很低。我们还没有找到适合我们市场需求的其他可以使用的数据集,但是可以自己制作包括儿童书籍文本和适当图像在内的数据集。因此,有才能、有才能的研究者们,在Instagram上可能会像美食家一样推荐美食照片。诱人、欺骗,结果AI机器人通过食材、原料的统一分解。

过去的总结,自2019年开年以来,AI已经不胜枚举。以前也关注变脸、不存在的假脸、假猫、Airbnb爱彼迎、waifu动画、假指纹。看到之前的报道,每次分解假脸的网站,进入了很多模仿者,最近新网站可以在10秒内制作欺诈的历史。

明确技术基于神经网络的人工智能系统,整合公职委员会提取的信息,创造新的求职者履历。页面这个链接可以分解伪历史的历史并不值得注意。每个历史都为他们的虚构主题获得了邮件地址,这些邮件已经在现实生活中注册。

简历获得了现实的Facebook和Instagram账号的链接,指出简历生成器可能只是非常简单地重现现实人的姓名和联系方式。当然,这些AI欺诈履历在职务说明方面,与个人说明时没有冲突。其次,AI不会伪造什么?拭目以待。

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