Con queste 5 applicazioni è possibile creare «falsi profondi» di foto e video

È noto come falsi profondi per video e foto con ensemble quasi perfetti in cui il volto di una persona è combinato con il corpo di un'altra; o quando due volti sono fusi in uno. Questa tecnologia, che si basa su un sistema di apprendimento automatico e un importante set di dati, ci consente di generare tutti i tipi di realistici risultati.

Ecco alcune applicazioni che ti permettono di creare questo tipo di contenuti in pochi passaggi. Sono opzioni che cercano di offrire uno strumento che può essere molto divertente.

1. Reface

Reface, precedentemente chiamato Doublicat, permette di ritagliare foto e video per dare libero sfogo all'immaginazione. Una delle caratteristiche più importanti è che consente di scambiare volti o inserire l'immagine dell'utente in clip diverse. Puoi combinare volti, creare meme e aggiungere filtri.

Ha un'ampia varietà di contenuti e opzioni. In questa app, come in tutto il suo genere, l'utente deve abilitare l'accesso alla telecamera affinché il sistema registri le fazioni e riesca a fondere la propria immagine in alcuni dei contenuti offerti. È possibile generare file video o GIF che possono essere condivisi tramite WhatsApp, Telegram e molte altre piattaforme. È disponibile per iOS e Android.

2. Wombo

Wombo è un'applicazione basata sull'intelligenza artificiale che ti permette di dare movimenti ai selfie. Basta caricare un'immagine del viso o scattare una foto sul posto, dall'app, e poi il sistema elabora il contenuto per offrire, in pochi secondi, un piccolo video animato in cui l'utente viene visto cantare.

L'algoritmo dell'IA trasforma le foto statiche in video veloci ed espressivi. I risultati possono variare a seconda dell'immagine caricata. È importante inquadrare bene il viso o il viso ritratto prima di premere il pulsante in modo che inizi l'elaborazione dei contenuti. Può essere scaricato su telefoni Android e iPhone.

3. Nostalgia profonda

La piattaforma Deep Nostalgia all'interno del sito MyHeritage consente di animare le foto. In tal caso non è possibile far cantare le immagini ma semplicemente farle muovere i volti da una parte all'altra, così come fare ammiccamenti. Lo strumento è progettato per vecchie foto, perché ha un algoritmo che consente di ottimizzare la qualità di tali immagini.

La funzione Deep Nostalgia utilizza diversi video modello per animare i volti. Ogni video modello è costituito da una sequenza fissa di movimenti e gesti. La clip del modello guida i movimenti nell'animazione in modo da poter vedere i volti degli antenati che girano la testa, sbattono le palpebre e sorridono, come spiegato sul sito ufficiale. Per provare questo strumento devi andare sul sito web di cui sopra qui.

4. FacePlay

Esistono diversi modelli di video brevi per cambiare il volto della clip con un solo tocco. Il primo passo è lasciare che il sistema esegua la scansione del viso e poi devi selezionare il video che vuoi recitare. Il resto del lavoro è lasciato all'intelligenza artificiale che permette di creare un video con un volto cambiato in pochi secondi. È disponibile per iOS e Android.

5. Faccia Joy

Questo editor di foto e video ti consente di scambiare volti per metterti nei panni di personaggi e celebrità. È possibile eseguire lo sfondo, manualmente e utilizzare i modelli integrati. Le fusioni sono molto ben realizzate, si ottengono immagini molto realistiche. L'utente può aggiungere modifiche o modifiche per apportare le modifiche finali. L'applicazione consente inoltre di modificare il sesso e incorporare altri tipi di filtri. È disponibile su Android.

Esistono diversi sistemi di apprendimento automatico per realizzare questo tipo di progetto. Le reti generative antagoniste (GAN) più utilizzate e conosciute sono le reti generative antagoniste (GAN).

Si tratta di due reti neurali che competono tra loro per ottenere un risultato sempre più realistico. C'è una rete che è il generatore e produce immagini; e un'altra rete che è discriminata ed è responsabile di indovinare, durante la visualizzazione di quelle immagini, se sono reali (perché provengono dal set di dati di addestramento) o se sono false (prodotte dal generatore). Questa competizione tra reti ci consente di ottimizzare il risultato e ottenere immagini o video sempre più realistici.

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