11.3 C
Москва
Четверг, 13 августа, 2026
ДомойНаука и ТехнологииOmniHuman-1 от ByteDance генерирует наиболее реалистичные дипфейки на сегодняшний день

OmniHuman-1 от ByteDance генерирует наиболее реалистичные дипфейки на сегодняшний день

Date:

Похожие истории

Артезианская скважина на несколько домов: плюсы, минусы и особенности обустройства

Совместное водоснабжение становится всё более популярным решением среди собственников...

VR в двигательной реабилитации: почему технология начинается не с оборудования, а с методики

Виртуальная реальность все активнее входит в медицинскую реабилитацию. Однако...

Почему реабилитационные центры расширяют программы с помощью сухой иммерсии

Реабилитационные учреждения работают с пациентами, которым требуется не одна...

Нейросети: бесплатный визуализатор тела и новые возможности цифрового моделирования

Технологии искусственного интеллекта стремительно меняют подход к обработке изображений...

Программно-аппаратные комплексы для стабильной работы и роста бизнеса

Современная деловая среда предъявляет высокие требования к надежности информационных...

OmniHuman-1 от ByteDance генерирует наиболее реалистичные дипфейки на сегодняшний день

Китайская компания ByteDance, создатель TikTok, представила примеры работы новой системы искусственного интеллекта OmniHuman-1, которая создает предельно реалистичные дипфейк-видео. Некоторые огрехи все еще сохраняются, особенно при моделировании движений, но что касается жестов и мимики, современные дипфейки выглядят очень убедительными. Возможно, это наиболее реалистичный контент такого рода в мире на сегодня.

Для создания дипфейков OmniHuman-1 требуется минимум данных – одно фото хорошего качества и одна аудиозапись с голосом. Система умеет редактировать существующие видеоматериалы под разные запросы — например, менять пропорции тела. Это позволяет создавать видео несуществующих событий с произвольными персонами, включая давно умерших людей, как показано в примерах.

В основе работы OmniHuman-1 лежит методика «omni-conditions», комплексное изучение контента в составе изображения, аудио и текстовых подсказок. Заявлено, что для обучения нейросети хватило всего 18 700 часов видеоданных, а потери информации и ошибки в процессе оказались «существенно меньше», чем при работе старых дипфейк-моделей. Компания пока не обнародовала планы по использованию OmniHuman-1, поэтому не исключено, что это лишь промежуточная версия на пути к еще более совершенным генераторам дипфейков.

Подобные новости не могут не пугать, так как использование дипфейков в корыстных и откровенно мошеннических целях также набирает обороты. Их неоднократно применяли во время предвыборной гонки в США, а рядовые злоумышленники активно выманивают деньги у населения от имени знаменитостей. К сожалению, призывы экспертов по ИИ ввести регулирование в отрасли и законодательно ограничить создание и применение дипфейков пока не получили масштабного одобрения властей.

Новое на сайте