Система синтеза видео на основе технологии DeepFake
Ключевые слова:
DeepFake, синтез видео, генеративные модели, GAN, StyleGAN, алгоритмы, машинное обучение, нейронные сетиАннотация
В статье представлен краткий обзор существующих методов синтеза видео с использованием технологий DeepFake. На основе анализа современных методов предложен подход к улучшению технологии, направленный на повышение реалистичности и эффективности создаваемых видео, дано описание алгоритмов и моделей, применяемых для генерации видео. Предложенные подходы могут быть перспективными для дальнейших разработок и практического применения в области видеосинтеза и глубокого обучения.
Библиографические ссылки
Deepfake: краткая история появления и нюансы работы технологии [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/companies/neuronet/articles/592119/. – Загл. с экрана.
Узких, Г. Ю. Применение генеративно-состязательных сетей (GAN) в обработке изображений / Г. Ю. Узких // Вестник науки. – 2024. – Т. 4, № 8 (77). – С. 182-185.
Generative adversarial network [Электронный ресурс] // Википедия. – Режим доступа: https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_network. – Загл. с экрана.
StyleGAN: Revolutionizing AI-Driven Image Creation [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.simplilearn.com/tutorials/generative-ai-tutorial/stylegan. – Загл. с экрана.
Cycle Generative Adversarial Network (CycleGAN) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.geeksforgeeks.org/cycle-generative-adversarial-network-cyclegan-2/. – Загл. с экрана.
DeepFaceLab - AI-Powered Face Manipulation and Editing [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://perchance-ai.vercel.app/free-ai-tools/deepfacelab. – Загл. с экрана.
Face Swap Video [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://faceswapvideo.ai/. – Загл. с экрана.
Великанов, М. С. Нейросетевой алгоритм поиска областей открытия/закрытия в видеопоследовательностях / М. С. Великанов, А. Б. Анзина, С. В. Лаврушкин, Д. С. Ватолин // International Journal of Open Information Technologies. – 2020. – Т. 8, № 3. – С. 55-62.
Аверченков, А. В. Анализ и применение генеративно-состязательных сетей для получения изображения высокого качества / А. В. Аверченков, А. А. Андросов, Ю. А. Малахов // Эргодизайн. – 2020. – № 4. – С. 167-175.
Рекуррентная нейронная сеть (RNN): виды, обучение, примеры [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/rekurrentnye-nejronnye-seti/. – Загл. с экрана.
