Хотите дальше читать devby? 📝
Support us

Нейросеть создала привлекательные изображения лиц с помощью активности мозга пользователей

Финские ученые разработали нейросеть, которая создает изображения лиц, эстетически приятных для отдельных пользователей.

Оставить комментарий
Нейросеть создала привлекательные изображения лиц с помощью активности мозга пользователей

Финские ученые разработали нейросеть, которая создает изображения лиц, эстетически приятных для отдельных пользователей.

Генеративно-состязательная нейронная сеть предсказывает эстетические предпочтения участника, её точность достигает 80%. В исследовании приняли участие сотрудники и студенты Хельсинского университета. Результаты исследования были опубликованы в журнале IEEE Transactions in Affective Computing.

Сложность заключалась в выделении факторов, которые влияют на наше решение, приятна нам внешность человека или нет. Психологи выделяют геометрию лица: его симметричность, равное соотношение носа ко лбу и носа к подбородку. Также специалисты выделяют уровень гормонов, собственную привлекательность, а также социальный и культурный опыт.

Мишель Спейп со своей командой с помощью 30 тысяч изображений лиц обучили нейросеть создавать искусственные портреты, из них 240 (120 мужских и 120 женских) показали испытуемым. Ученые попросили участников эксперимента оценить привлекательность образов, в это время они регистрировали мозговую активность с помощью ЭЭГ.

Участники смотрели 8 серий по 4 изображения. Интерфейс мозг-компьютер передавал данные ЭЭГ нейросети, которая обучалась создавать привлекательные изображения для каждого участника. Через два месяца эксперимент повторили: созданные образы поместили среди других непривлекательных и нейтральных. Из 12 картинок участники отбирали самые привлекательные изображения и оценивали их по шкале от 1 до 5.

В итоге 86,7% изображений, созданных нейросетью, оказались для участников привлекательными. 20% непривлекательных, по мнению нейросети, образов были отмечены как привлекательные. Таким образом точность нейросети составила 83,33%. После эксперимента участники назвали сгенерированные изображения схожими с их представлениями об идеальной красоте, некоторые просили оставить копии картинок себе.

Помогаете devby = помогаете ИТ-комьюнити.

Засапортить сейчас.

Читайте также
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Американец создал картину с помощью нейросети и победил в конкурсе для художников
Американец создал картину с помощью нейросети и победил в конкурсе для художников
Американец создал картину с помощью нейросети и победил в конкурсе для художников
Синий свет экранов гаджетов может ускорять старение клеток
Синий свет экранов гаджетов может ускорять старение клеток
Синий свет экранов гаджетов может ускорять старение клеток

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.