Нейронка знает, на что кого вам нравится смотреть 😏
#paper
Исследователи из университетов Хельсинки и Копенгагена обучили нейронную сеть генерировать привлекательные лица людей.
Как они это сделали:
Сначала ученые сгенерировали множество случайных лиц с помощью обычного ГАНа. Затем эти лица показывали группе из тридцати человек. Людей просили останавливать свое внимание на тех лицах на фото, которые казались им наиболее привлекательными. В ходе эксперимента испытуемым измеряли активность мозга с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ). Эта активность использовалась как мера привлекательности лица для обучения второго ГАНа. В итоге полученная модель научилась генерировать только те лица, которые нравятся людям.
С помощью модели можно сгенерировать лица, которые будут нравиться определенному человеку. Для этого нужно показать испытуемому несколько лиц, снять ЭЭГ мозга человека в то время, когда он смотрит на эти лица, и подстроить выходы ГАНа под активность мозга человека. По сути, ГАН "выделяет" из ЭЭГ информацию, которая говорит о том, какие черты лица нравятся конкретному человеку. А затем генерирует новое лицо, которое объединяет в себе все эти черты.
Идея этой работы очень похожа на идею генерации изображений с условиями. Например, есть ГАны, которые могут сгенерировать лица людей с определенными атрибутами: с очками, длинными волосами, определенным цветом кожи и т.п. Здесь — то же самое: ГАН, который генерирует лица людей с условием привлекательности. Но "привлекательность" лица — более сложное понятие, чем наличие очков или цвета кожи. "Привлекательность" — субъективное понятие, и сильно варьируется от человека к человеку.
Более подробно об устройстве модели и ходе эксперимента читайте в статье и смотрите в видео
Как вам идея? Как думаете, где такой ГАН можно применить?
#paper
Исследователи из университетов Хельсинки и Копенгагена обучили нейронную сеть генерировать привлекательные лица людей.
Как они это сделали:
Сначала ученые сгенерировали множество случайных лиц с помощью обычного ГАНа. Затем эти лица показывали группе из тридцати человек. Людей просили останавливать свое внимание на тех лицах на фото, которые казались им наиболее привлекательными. В ходе эксперимента испытуемым измеряли активность мозга с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ). Эта активность использовалась как мера привлекательности лица для обучения второго ГАНа. В итоге полученная модель научилась генерировать только те лица, которые нравятся людям.
С помощью модели можно сгенерировать лица, которые будут нравиться определенному человеку. Для этого нужно показать испытуемому несколько лиц, снять ЭЭГ мозга человека в то время, когда он смотрит на эти лица, и подстроить выходы ГАНа под активность мозга человека. По сути, ГАН "выделяет" из ЭЭГ информацию, которая говорит о том, какие черты лица нравятся конкретному человеку. А затем генерирует новое лицо, которое объединяет в себе все эти черты.
Идея этой работы очень похожа на идею генерации изображений с условиями. Например, есть ГАны, которые могут сгенерировать лица людей с определенными атрибутами: с очками, длинными волосами, определенным цветом кожи и т.п. Здесь — то же самое: ГАН, который генерирует лица людей с условием привлекательности. Но "привлекательность" лица — более сложное понятие, чем наличие очков или цвета кожи. "Привлекательность" — субъективное понятие, и сильно варьируется от человека к человеку.
Более подробно об устройстве модели и ходе эксперимента читайте в статье и смотрите в видео
Как вам идея? Как думаете, где такой ГАН можно применить?