A Nvidia kutatói különleges mesterséges intelligenciát fejlesztettek, amely videók és mindössze egy kép alapján úgy alakítja át a képen látható személyt, mintha az illető a videón látottaknak megfelelően mozogna, táncolna. Például bárkiből profi táncost generál, és így tovább.
A videoszintézis (video to video synthesis) néven ismert technológia lényege, hogy az input mozgóképanyagot képre „másolva”, az utóbbit fotorealisztikus videóvá alakítja át.
Természetesen nem most fordul elő először, hogy egy MI által generált videón valaki olyan mozdulatokat tesz, amelyeket a valóságban nem – az elmúlt évek fake news világa szolgáltatott rá épp elég példát –, a Nvidia fejlesztése azonban két szempontból mégis jelentősen különbözik a hasonló megoldásoktól, fontos előrelépés hozzájuk képest.
Egyrészt, ennek az MI-nek a gyakorláshoz nem kell sok kép a célszemélyről, céltárgyról, mert egy is bőven elég. Másrészt, a többi program lehetőségei korlátozottak, és csak a gyakorló adatsorban megtalálható személyekről, tárgyakról képes valamilyen anyagot generálni.
Az Nvidia algoritmusának erre nincs szüksége.
A kutatók megtanították a modellnek, hogy korábban nem látott emberekről, objektumokról a gyakorlóadatok használatát követően, egyetlen kép alapján alkosson videókat. Utána több forgatókönyvön (táncmozdulatok, beszélő fejek stb.) tesztelték, és működött.
A technika arcokra is alkalmazható, például olyan szöveget ad a szánkba, amit nem is mondtunk. Az MI szobrokat táncoltathat meg, élő avatárok készíthetők, járművek utcajelenetekbe másolhatók vele stb.
A végeredmény ugyan nem tökéletes, de minden eddiginél jobban szemlélteti, mennyire javul az MI-k által létrehozott kamuvideók, kamuképek (deepfakes) minősége. Ha a Nvidia közkinccsé teszi, a technikát a szórakoztatóiparban, filmekhez és játékokhoz alkalmazhatják.
A fejlesztéssel újabb lépéssel kerültünk közelebb a majdnem mindenkit megtévesztő, hibátlan online audiovizuális kamutartalmakhoz, amelyek immár szinte a minimumból létrehozhatók. Ez a tény egyben azt is jelzi, hogy mennyire fontosak a hamisítást kimutató technológiák.
