FaceApp utilizza reti neurali per apportare modifiche realistiche alle tue foto personali,con filtri per aggiungere sorrisi, togliere i brufoli, cambiare l’ età, cambiare sesso o ringiovanire il viso. A differenza delle sovrapposizioni di Snapchat, FaceApp utilizza tecnologie di apprendimento artificiali per apportare le modifiche alle immagini.
Le reti neurali stanno rivoluzionando il computing, e l’ editing delle immagini è un settore che subirà cambiamenti drastici. Già app come Prisma stanno dimostrando questo potere, ma una nuova azienda sta usando le reti neurali in modo diverso con questa applicazione. A differenza di Prisma, che mantiene il contenuto di una foto sorgente ma cambia lo stile, FaceApp cerca di modificare il contenuto mantenendo il fotorealismo.
Disponibile ora come download gratuito per iOS e Android, FaceApp offre attualmente sei filtri: Sorriso, Caldo, Giovane, Vecchio, Antico, Maschio e Femmina.
Poiché i filtri utilizzano l’ AI per analizzare l’ immagine, i risultati dovrebbero corrispondere all’ aspetto del viso ma non sempre sono veramente realistici.
La manipolazione di foto in rete neurale si sta sviluppando velocemente. Al di là delle semplici applicazioni, aziende come Adobe stanno investendo risorse nella ricerca e nello sviluppo di reti neurali per creare strumenti professionali.
FaceApp ha invece colto l’ attenzione iniziale per la novità delle sue alterazioni più radicali, come ad esempio un fenomeno di scambio di genere che ha portato allo strano passaggio pubblico di uomini che desiderano incontrarsi con se stessi femminili. E le donne che creano versioni femminili di uomini leader nell’ amministrazione Trump…
Alla domanda se sono sicuri di aver risolto completamente la controversia sui filtri considerati razzisti, Goncharov dice che evitare la trappola della bias algoritmica è qualcosa che richiede un’ attenzione continua.
Quando si tratta di algoritmi e reti neurali così complessi, sarebbe ingenuo e persino irresponsabile dichiarare tale questione completamente risolta. È un processo continuo.
[the_ad id=”2295″]“Quello che posso dire è che ci impegniamo a tenere presente questo problema in tutte le fasi del nostro ciclo di produzione, dalla creazione di set di dati e dalla formazione di reti neurali alla garanzia della qualità e all’ elaborazione del feedback dei clienti. I nostri filtri di stile progettati per preservare l’ origine etnica e i nostri test dimostrano che lo fanno abbastanza bene “.
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