Gesichter Erstellen


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On 21.06.2020
Last modified:21.06.2020

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Ein Algorithmus erkennt die Gesichter und schneidet die Fotos zurecht. Das klappt super, nur wenige Bilder zeigen kein Gesicht. Die lösche ich. Erstellen Sie Comic-Gesichter Hier können Sie Super Comics Fotos erstellen und diese mit Freunden zu teilen. In alles, was Sie Social Media. Wie viel Beweiskraft haben Bilder heute noch? Streng genommen müsste man diese Frage heutzutage mit "Gar keine mehr" beantworten. <

Wenn das Lächeln aus dem Computer kommt

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Bist du mit dem Aussehen zufrieden, kannst du deinen neuen Avatar downloaden. Selbst malen war für mich nie eine optisch ansprechende Möglichkeit.

Es gibt leider auch kein Programm, welches schöne Cartoons von einem Foto erstellt. So bin ich auch diesen Service gekommen.

Sende ein gewünschtes Foto von dir und einige Tage später hast du ein richtig geiles Avatar-Bild von dir. Der Hintergrund ist freigestellt.

So kannst du deinen Avatar überall einfügen. Deinen Avatar darfst du verwenden, wo immer du möchtest. Teile ihn auf Twitter , Facebook , Instagram oder WhatsApp.

Am besten nutzt du dein Avatar Bild aber direkt als Profilbild in den sozialen Netzwerken. Falls du Gravatar nutzt, kannst du deinen Avatar auch dort sofort hochladen und verwenden.

Mit meinem Avatar Maker erstellst du dein Abbild als Karikatur. Ganz ohne Zeichenkünste, in nur wenigen Klicks. Deepfakes FakeApp wurde zuletzt am Deepfakes FakeApp Mithilfe von Deepfakes können Sie Gesichter in Videos austauschen.

So lässt sich etwa in einem Film das Gesicht des Stuntman nachträglich gegen das Gesicht des Schauspielers austauschen. Um das selbst einmal auszuprobieren, müssen Sie nicht nach Hollywood, sondern lediglich das Gratis-Tool FakeApp installieren.

FakeApp Tutorial: Täuschend echte Deepfakes erstellen Zuerst benötigen Sie also Trainingsmaterial, je schärfer und besser, desto überzeugender das Ergebnis.

Die Gesichter werden zugeschnitten in einem zweiten Ordner "extracted" gespeichert. Wiederholen Sie den Vorgang mit einer zweiten Person.

Nun erstellen Sie einen Ordner "model", in dem die fertigen Trainingsdaten gespeichert werden sollen. Im Reiter "Train" legen Sie den Ausgabeordner sowie die beiden "extracted" Ordner als A und B fest.

Klicken Sie auf den "Train"-Button und die Analyse beginnt. Nach einigen Stunden sollten die Gesichter in der Vorschau klar erkennbar sein, bei einem Loss-Wert von 0,02 ist genug trainiert.

Für bessere Ergebnisse können Sie das Training auch mit statt Nodes durchführen, allerdings dauert die Berechnung dann noch länger.

Unter dem Reiter "Create" können Sie nun Ihre Daten zusammenführen. Der Pfad zum "model" sollte bereits eingetragen sein, wählen Sie nun noch eines Ihrer Videos zur Bearbeitung.

Bei Bedarf geben Sie manuell eine Framerate an. CHIP Fazit zu Deepfakes FakeApp. Michael Humpa CHIP Software-Redaktion.

Hinweis Damit FakeApp funktioniert, benötigen Sie einen Rechner mit Nvidia-Grafikkarte und zusätzlich das kostenlose CUDA Toolkit 9. Sie sehen zum Täuschen echt aus und zeigen wie weit die Technologie schon fortgeschritten ist.

Künstliche Intelligenz ist mittlerweile dazu in der Lage, gefälschte Bilder und Videos zu erzeugen. Man denke nur mal an die Anfänge von Deep Fake zurück… Die Technologie wird immer gängiger und eine neue Webseite — ThisPersonDoesNotExist.

Sie begeistert derzeit tausende Menschen, denn die Webseite generiert bei jedem neuen Aufruf ein neues Bild von einem Menschen, den es gar nicht gibt.

Ins Leben gerufen wurde dieses Projekt von Philip Wang, einem Softwareentwickler bei Uber. Er nutzt die im vergangenen Jahr vom Chipdesigner Nvidia veröffentlichte Forschung zu diesem Thema, um einen endlosen Strom von gefälschten Portraits zu erstellen.

Der Algorithmus dahinter wird auf einem riesigen Datensatz von realen Bildern trainiert und verwendet dann eine Art neuronales Netzwerk, um neue Bilder zu erzeugen.

Das kann man sich ungefähr so vorstellen, dass ein Algorithmus aus Bildern anderer Menschen ein neues Foto erzeugt.

Ein zweiter versucht dann herauszufinden, ob es sich um ein echtes oder gefälschtes Bild handelt. Die beiden prüfen sich also gegenseitig. Die meisten Leute verstehen nicht, wie gut KIs in Zukunft darin sein werden, Bilder zu synthetisieren.

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