Как легко: «Как легко учиться в младшей школе! От 7 до 12 Книга для родителей» Шамиль Ахмадуллин: рецензии и отзывы на книгу | ISBN 978-5-17-113396-2 — Вебджем.рф

Содержание

Как легко завести разговор с любым человеком. Искусство умной, легкой и увлекательной беседы (Патрик Кинг)

3 299 ₽

2 429 ₽

+ до 364 бонусов

Купить

Цена на сайте может отличаться от цены в магазинах сети. Внешний вид книги может отличаться от изображения на сайте.

В наличии 5 шт

Случалось ли вам прийти в незнакомую компанию и не знать, с чего начать разговор? Вам хотелось завязать знакомство с противоположным полом, но вы не знал о чем поговорить? Слова застревали у вас в горле, а от волнения потели ладони? Разговор – это ключ ко всему, чего вы хотите достичь в жизни.
Продвижение по карьерной лестнице, обретение новых друзей и романтический успех – все это начинается с построения правильного, основанного на одних и тех же принципах, диалога.

Так что извлекайте из разговора максимум пользы и совершенствуйтесь в умении вести непринужденную беседу с любым человеком в любой ситуации.

Описание

Характеристики

Библос

На товар пока нет отзывов

Поделитесь своим мнением раньше всех

Как получить бонусы за отзыв о товаре

Сделайте заказ в интернет-магазине

Напишите развёрнутый отзыв от 300 символов только на то, что вы купили

Дождитесь, пока отзыв опубликуют.

Если он окажется среди первых десяти, вы получите 30 бонусов на Карту Любимого Покупателя. Можно писать неограниченное количество отзывов к разным покупкам – мы начислим бонусы за каждый, опубликованный в первой десятке.

Правила начисления бонусов

Книга «Как легко завести разговор с любым человеком. Искусство умной, легкой и увлекательной беседы» есть в наличии в интернет-магазине «Читай-город» по привлекательной цене. Если вы находитесь в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Казани, Екатеринбурге, Ростове-на-Дону или любом другом регионе России, вы можете оформить заказ на книгу Патрик Кинг «Как легко завести разговор с любым человеком. Искусство умной, легкой и увлекательной беседы» и выбрать удобный способ его получения: самовывоз, доставка курьером или отправка почтой. Чтобы покупать книги вам было ещё приятнее, мы регулярно проводим акции и конкурсы.

Как Легко Пережить Развод? — Сайт Губернатора Псковской области

Совет: для того, чтобы легче пережить развод — исключите из своего окружения людей, которые в вас не верят и сомневаются в правильности ваших поступков. Подобным поведением они только усугубляют ваше самочувствие. Если это близкие и родные – дистанцируйтесь от них.

Как долго женщина переживает развод?

«В норме переживание развода длится в среднем от трех месяцев до года. Если за этот срок человек так и не смог прийти в себя и вернуться в привычную колею жизни, то это повод обратиться за помощью к специалисту», – отмечает психолог.

Как пережить развод достойно?

По моему опыту — вот основные моменты, которые помогут пережить это событие с наименьшими потерями для обеих сторон.

Если у вас есть дети, постарайтесь сохранить брак
Не жадничайте, но и не подстраивайтесь
Не обсуждайте развод со всеми подряд
Сохраняйте достоинство
Не пускайтесь в запой, загул или зажор

Как успокоить себя во время развода?

Чтобы минимизировать бесплодные страдания:

Примите факт развода как нейтральный Не хороший и не плохой.
Прекратите обвинять
Если развод — окончательное решение, «не рубите хвост по частям»
Дайте себе время и возможность погрустить
Придумывайте свою жизнь, создавайте свой мир

Как пережить болезненный развод?

Как пережить расставание или развод? 12 советов психолога 

Не корите себя
Пересмотрите ценность отношений для вас
Дайте себе время
Не воспринимайте расставание как конец всего
Не оставайтесь со своей болью один на один
Откажитесь от мести
Найдите какое-нибудь занятие
Позвольте себе уйти

Как долго восстанавливается после развода?

Восстановление занимает девять месяцев — полтора года, тогда уже, в среднем, все приходит в норму. Не стоит кидаться в новые отношения только для того, чтобы забыть старые. Чтобы забыть старые отношения, их надо обесценить.

Сколько времени должно пройти после развода?

При этом с момента подачи иска о разводе может пройти не один месяц. Отсчёт трёхсот дней должен быть произведён именно с даты прекращения брака. Если сотрудники ЗАГСа допустили при этом нарушения, то такие акты могут быть обжалованы в судебном порядке.

Как дальше жить после развода?

Как жить после развода

Поплачьте. Развод оставил в вашей душе пустое место – есть о чем печалиться.
Проработайте чувства. Не тащите ненужный багаж в виде прошлых отношений в новую жизнь.

Учитесь любить себя. После развода многие чувствуют себя отвергнутыми.
Пересмотрите интересы.
Сместите приоритеты.

Как расторгнуть брак с детьми?

Где оформить развод, если дети совершеннолетние

При взаимном согласии супругов на расторжение брака необходимо обратиться в ЗАГС путем совместной подачи заявления (ст. 19 СК РФ). Также подается пакет документов. Обратиться можно в ЗАГС по месту жительства или по месту нахождения одного и супругов.

Как легче пережить разрыв отношений?

Существует несколько несложных стратегий, которые помогут отвлечься от мыслей о неудавшихся отношениях и преодолеть разрыв.

Поговорите с людьми, которым доверяете, или с незнакомцами, которых больше никогда не увидите
Прекратите контакты с бывшим
Пишите в дневнике о том, что переживаете

Как долго мужчина отходит от развода?

Может возникнуть еще один вопрос о том, переживают ли мужчины развод долго. Это бывает по-разному. Могут успокоиться практически сразу или через год. А могут и 10 лет приводить свои чувства в порядок, если было предательство со стороны партнерши.

Когда можно начинать новые отношения после развода?

Нормальный срок восстановления после расставания — около года. Если этот год вы проживете максимально бережно к себе и конструктивно, то очень скоро почувствуете, что готовы к новым отношениям.

Как узнать что пора разводиться?

Как понять, что пора разводиться?

Вы безразличны друг другу. Психологи даже не берутся за работу с такими парами, нечего уже спасать.
Вы живете вместе только ради детей.
Страшно начинать все заново.
Эмоциональное, физическое, сексуальное, экономическое
Я тебя спасу!

Когда вас в браке не двое.
Если нет уважения.

Как перестать переживать из за расставания с девушкой?

Как пережить расставание

Позвольте себе пострадать Да, именно так.
Не вините себя Решение о разрыве приходит не за один день.
Не пытайтесь вернуть партнёра
Займитесь делом
Двигайтесь
Составьте список хороших вещей
Смените обстановку
Общайтесь с друзьями

Как жить с детьми после развода?

Как пережить развод женщине с детьми: 10 советов психолога

Осознайте, что с вами происходит
Возьмите тайм-аут
Дозируйте негатив по часам
Вернитесь в состояние «здесь и сейчас»
Не стесняйтесь просить о помощи
Позаботьтесь о здоровье
Заключите с собой контракт на удовольствие
Никогда не настраивайте ребенка против супруга

Как жить после ухода мужа из семьи?

Лайфхаки для того, чтобы двигаться дальше

Пережить негативные эмоции.
Найти поддержку.
Отвлечься любыми способами.
Сделать генеральную уборку.
Не разрушать образ отца для ребенка.
Простить мужа, какой бы ни была причина ухода.
Заняться самопознанием и саморазвитием.
Определить свою цель на будущее.

Можно ли пережить развод с мужем?

Либо женщина, чувствуя себя несчастной в браке, подает на развод, при этом еще испытывая любовь. В этом случае пережить развод с мужем намного труднее. Ведь необходимо не только преодолеть боль, обиду, одиночество, но и забыть любимого человека. Нужно быть готовой, первый два месяца после расставания будет особенно тяжело.

Как пережить развод после 40 лет?

В целом в том, как пережить развод с мужем после 40 лет или с женой, помогут общие рекомендации. В России этот возраст считается уже немолодым, поэтому многих людей беспокоит отсутствие детей. Выходом может стать усыновление или экстракорпоральное оплодотворение.

Босая графиня | Босая графиня Насколько это просто?

Напитки

Маргарита с розовым грейпфрутом, 37
Мохито с арбузом, 26

Закуски

Запеченная Фонтина, 97
Жареные орехи с чипотле и розмарином, 35
Соус с кусочками голубого сыра и йогурта, 31
Кростини с тапенадом из тунца, 47
Фуа-гра с жареными яблоками, 78
Тартар из свежего лосося, 77
Жареный хлеб с прошутто, 44
Брускетты с рикоттой и травами, 73
Жареные сердцевины артишоков, 66
Капоната из жареных баклажанов, 38
Жареный инжир и прошутто, 28
Пикантное сердце со сливками, 48
Яйца с копченым лососем, 40
Горошек с панчеттой, 106
Сопрессата и сыр в слоеном тесте, 70 9 0005 Крекеры Stilton & Walnut, 43
Попкорн с трюфелями, 32

Супы

Салат из сельдерея и пармезана, 62
Французский биск из мидий, 60
Суп-гратен с луком и фенхелем, 57
Наваристый ячменный суп с говядиной, 58

Салаты

Соус из пахты и салата Бибб, 69
Французский салат из стручковой фасоли, 109
Греческая панцанелла, 89
Ближневосточный овощной салат, 101
Куриный салат с горчицей, 104
Салат с жареными креветками, 93
Горшок с эстрагоном ато Салат, 112
Арбуз & Салат из рукколы, 65
Салат из дикого риса, 111

Сэндвичи

Сэндвичи с тунцом и хумусом, 98
Сыр на гриле Ultimate, 102

Ужин

Бал жареная говядина, 144
Сосиски и горчичное пюре, 136
Рыба-меч, запеченная по-цезару, 150
Цыпленок с луком-шалотом, 124
Легкий ризотто с пармезаном, 160
Баранина по-провансальски, 134
Баранина по-гречески с йогуртово-мятным соусом, 131
Жареный Стейк и руккола, 143
Жареная грудка индейки, 127
Жареный цыпленок Jeffrey, 122
Куриные грудки с лимоном, 120
Омары и ракушки, 94
Лосось в панировочной панировке, 152
Жареная индейка с трюфельным маслом, 128 бс, 149
Жареные креветки с фетой, 146
Слайдеры, 141
Спагетти Аглио и Олио, 157
Острые фрикадельки и спагетти из индейки, 158
Стейки из стейк-хауса, 138
Болоньезе по будням, 154

9 0002 Гарниры

Кус-кус с жареными кедровыми орехами, 195
Полента со сливочным пармезаном, 182
Плоская фасоль с пекорино, 174
Цветная капуста, обжаренная с чесноком, 173
Картофельное пюре из базилика, 188
Насыщенное пюре из корня сельдерея, 187
Жареный мускатный орех, 177
Жареная груша и яблоко S ауце, 192
Жареные летние овощи, 169
Грибы, фаршированные колбасой, 184
Запеченные помидоры, 170
Помидоры, запеченные с песто, 179
Тосканская белая фасоль, 196
Теплая французская чечевица, 191
90 003

Десерт

Шоколадное печенье с фундуком, 228
Торт с шоколадным пудингом и кремом, 210
Деконструированные клубничные коржи, 224
Easy Cranberry & Apple Cake, 205
Eton Mess, 212
Карамель Fleur de Sel, 232
Свежий персиковый пирог, 216
Итальянский сливовый пирог, 217
Шоколадный торт «Мокко», 206
Яичный крем «Нью-Йорк», 230
Старомодный банановый торт, 222
Кексы «Красный бархат», 218
Жареный инжир с карамельным соусом, 208
Тирамису с ромом и изюмом, 220
Клубника R hubarb Crisp, 214
Ultimate Персиковое мороженое, 226
Корочка белого шоколада, 235

Завтрак

Французский тостовый пудинг, 18
Фриттата с жареными овощами, 90

Насколько легко создать и обнаружить дипфейк?

Дипфейк — это мультимедийный файл — изображение, видео или речь, обычно представляющий человека, — который был обманным образом изменен с использованием глубоких нейронных сетей (ГНС) для изменения личности человека. Это изменение обычно принимает форму «обмена лицом», когда личность исходного субъекта переносится на целевого субъекта. Выражение лица получателя и движения головы остаются прежними, но внешний вид на видео такой же, как у источника. Согласно отчету, опубликованному в этом году, к декабрю 2020 года было обнаружено более 85 000 вредоносных дипфейковых видео, причем с момента начала наблюдений в декабре 2018 года их число удваивается каждые шесть месяцев9.0003

Определение подлинности видеоконтента может быть неотложной задачей, если видео касается вопросов национальной безопасности. Эволюционные улучшения в методах создания видео позволяют злоумышленникам с относительно низким бюджетом использовать готовое программное обеспечение для машинного обучения для создания поддельного контента с увеличением масштаба и реализма. Комитет Палаты представителей по разведке подробно обсудил растущие риски, связанные с дипфейками, на публичных слушаниях 13 июня 2019 года. В этом сообщении блога я описываю технологию, лежащую в основе создания и обнаружения дипфейков, и оцениваю текущие и будущие уровни угроз.

Большой объем онлайн-видео предоставляет правительству Соединенных Штатов возможность повысить свою осведомленность о ситуации в глобальном масштабе. По состоянию на февраль 2020 года пользователи Интернета загружали в среднем 500 часов нового видеоконтента в минуту только на YouTube. Однако наличие широкого спектра инструментов для обработки видео означает, что видео, обнаруженное в Интернете, не всегда можно доверять. Более того, поскольку идея дипфейков стала заметной в популярных СМИ, прессе и социальных сетях, возникла параллельная угроза со стороны так называемого дивиденда лжеца — оспаривание подлинности или достоверности законной информации посредством ложного заявления о том, что что-то дипфейк, даже если это не так.

Эволюция технологии дипфейков

DNN — это нейронная сеть, которая имеет более одного скрытого слоя. Существует множество архитектур DNN, используемых в глубоком обучении, которые специализируются на обработке изображений, видео или речи. Для видео личности можно заменить двумя способами: замена или воссоздание. В замене , также называемом «обменом лица», личность субъекта-источника переносится на лицо субъекта-получателя. Выражения лица и движения головы получателя остаются прежними, но идентичность приобретает идентичность источника. В реконструкция видео, человек-источник управляет выражением лица и движениями головы человека-получателя, сохраняя личность получателя. Этот тип также называется сценарием «хозяин марионетки», потому что личность марионетки (назначения) сохраняется, а его или ее выражения управляются мастером (источником).

Термин deepfake произошел от псевдонима участника популярного форума Reddit, который в 2017 году впервые разместил видео с дипфейками. Эти видео были порнографическими, и после того, как пользователь создал для них форум r/deepfakes, он привлек множество участников, и технология распространилась по любительскому миру. Со временем этот форум был запрещен Reddit, но технология стала популярной, и ее влияние на конфиденциальность и мошенничество с идентификацией стало очевидным.

Хотя этот термин появился в конце 2017 года, технология использования машинного обучения в области исследований компьютерного зрения хорошо зарекомендовала себя в индустрии кино и видеоигр, а также в академических кругах. В 1997 году исследователи, работающие над синхронизацией губ, создали программу Video Rewrite, которая могла создавать новое видео из существующих кадров, на которых человек говорил что-то отличное от того, что было в исходном клипе. Хотя он использовал машинное обучение, которое было распространено в области компьютерного зрения в то время, он не использовал DNN, и, следовательно, созданное им видео не считалось дипфейком.

Исследования в области компьютерного зрения с использованием машинного обучения продолжались на протяжении 2000-х годов, а в середине 2010-х годов появились первые академические работы, использующие DNN для распознавания лиц. В одной из основных работ для этого, DeepFace, использовалась глубокая сверточная нейронная сеть (CNN) для классификации набора из 4 миллионов человеческих изображений. Инструмент DeepId расширил эту работу, настроив CNN различными способами.

Переход от распознавания лиц и классификации изображений к воспроизведению и обмену лицами произошел, когда исследователи в той же области начали использовать дополнительные типы моделей DNN. Первым был совершенно новый тип DNN, генеративно-состязательная сеть (GAN), созданная в 2014 году. Второй была архитектура автоэнкодера или «кодировщик-декодер», которая использовалась в течение нескольких лет, но никогда не использовалась для генерации данных. пока в 2014 году не была представлена сетевая модель вариационного автоэнкодера (VAE). Оба инструмента с открытым исходным кодом, использованные в этой работе, Faceswap и DeepFaceLab, реализуют сети автоэнкодера, построенные из сверточных слоев. Третий тип рекуррентной нейронной сети, называемый сетью с долговременной кратковременной памятью (LSTM), использовался в течение десятилетий, но только в 2015 году благодаря работе Shimba et al. что они использовались для реконструкции лица.

Ранним примером использования модели GAN был инструмент с открытым исходным кодом pix2pix , который использовался некоторыми для воспроизведения лица. В этой работе использовалась условная GAN (cGAN), которая является специализированной или «обусловленной» GAN для создания изображений. Существуют приложения для pix2pix помимо создания дипфейков, и авторы называют свою работу преобразованием изображения в изображение . В 2018 году эта работа была расширена для работы с изображениями и видео высокой четкости (HD). В результате этой работы по переводу изображения в изображение было представлено улучшение cGAN, называемое CycleGAN. В CycleGAN сгенерированное изображение циклически преобразуется обратно во входные данные до тех пор, пока потери не будут оптимизированы.

Ранними примерами использования сетей LSTM для реконструкции лица являются работы Shimba et al. и Suwajanakorn et al., которые использовали сети LSTM для создания формы рта из аудио отрывков речи. Работа Suwajanakorn et al. получили внимание, потому что они выбрали президента Обаму в качестве своей цели. LSTM использовался для создания формы рта из звуковой дорожки. Затем формы рта были перенесены на видео с целевым человеком с использованием методов машинного обучения, не основанных на DNN.

Хотя сама технология является нейтральной, она много раз использовалась для гнусных действий, в основном для создания порнографического контента без согласия, а также в попытках совершения мошеннических действий. Например, Symantec сообщила о случаях, когда генеральных директоров обманом заставляли переводить деньги на внешние счета с помощью дипфейкового аудио. Еще одной проблемой является использование дипфейков для вмешательства на уровне национальных государств, либо для срыва избирательного процесса с помощью поддельных видео кандидатов, либо путем создания видеороликов мировых лидеров, говорящих ложные вещи. Например, в 2018 году бельгийская политическая партия создала и распространила дипфейк-видео, в котором президент Трамп призывает Бельгию выйти из Парижского соглашения. А в 2019 годуПрезидент Габона, который был госпитализирован и опасался смерти, был показан на видео, выступающем с обращением, которое его соперники сочли дипфейком, что привело к гражданским беспорядкам.

Как сделать дипфейк и насколько это сложно

Дипфейки могут быть вредными, но создать дипфейк, который трудно обнаружить, непросто. Создание дипфейка сегодня требует использования графического процессора (GPU). Для создания убедительного дипфейка может хватить графического процессора игрового типа стоимостью в несколько тысяч долларов. Программное обеспечение для создания дипфейков бесплатное, с открытым исходным кодом и легко загружается. Однако значительные навыки редактирования графики и озвучивания, необходимые для создания правдоподобного дипфейка, встречаются нечасто. Более того, работа, необходимая для создания такого дипфейка, требует затрат времени от нескольких недель до месяцев на обучение модели и устранение недостатков.

Двумя наиболее широко используемыми программными платформами с открытым исходным кодом для создания дипфейков сегодня являются DeepFaceLab и FaceSwap. Они общедоступны и имеют открытый исходный код и поддерживаются крупными и преданными онлайн-сообществами с тысячами пользователей, многие из которых активно участвуют в развитии и улучшении программного обеспечения и моделей. Это постоянное развитие позволит менее искушенным пользователям создавать дипфейки с большей точностью и большим потенциалом для создания правдоподобных поддельных медиа.

Как показано на Рисунке 1, создание дипфейка — это пятиэтапный процесс. Отмечается компьютерное оборудование, необходимое для каждого шага.

Рисунок 1: Шаги по созданию дипфейка

Сбор исходного и целевого видео (ЦП) — Требуется минимум несколько минут исходного и целевого видео в формате 4K. Видео должны демонстрировать схожие диапазоны выражений лица, движений глаз и поворотов головы. Последний важный момент заключается в том, что идентификаторы источника и получателя уже должны выглядеть одинаково. У них должна быть одинаковая форма и размер головы и лица, одинаковые волосы на голове и лице, оттенок кожи и один и тот же пол. В противном случае процесс замены покажет эти различия как визуальные артефакты, и даже значительная постобработка не сможет удалить эти артефакты.
Извлечение (ЦП/ГП) — На этом этапе каждое видео разбивается на кадры. В каждом кадре идентифицируется лицо (обычно с использованием модели DNN), и определяется около 30 ориентиров лица, которые служат опорными точками для модели, чтобы узнать расположение черт лица. Пример изображения из фреймворка FaceSwap показан на рисунке 2 ниже.

Рис. 2: Лицо после этапа извлечения, показывающее ограничивающую рамку (зеленый цвет) и ориентиры лица (желтые точки). Перепечатано с разрешения Faceswap.

3. Обучение (GPU) — Каждый набор выровненных лиц затем вводится в обучающую сеть. Общая схема сети кодер-декодер для обучения и преобразования показана на рисунке 1 выше. Обратите внимание, что партии выровненных и замаскированных входных граней A и B (после шага извлечения) подаются в тот же энкодер сети. Выход сети кодировщика представляет собой представление всех входных граней в векторном пространстве меньшей размерности, называемом скрытым пространством . Затем каждый из этих объектов скрытого пространства по отдельности передается через сети декодера для лиц A и B, которые пытаются сгенерировать или воссоздать каждый набор лиц отдельно. Сгенерированные лица сравниваются с исходными лицами, вычисляется функция потерь, происходит обратное распространение и обновляются веса для сетей декодера и кодировщика. Это происходит для другой партии граней, пока не будет достигнуто желаемое количество эпох. Пользователь решает, когда прекратить обучение, визуально проверяя качество граней или когда значение потерь больше не уменьшается. Бывают случаи, когда разрешение или качество входных граней по разным причинам не позволяет величине потерь достичь желаемого значения. Скорее всего, в этом случае никакое обучение или постобработка не приведут к убедительному дипфейку.

4. Преобразование (CPU/GPU) — На этапе преобразования создается дипфейк. Если кто-то хочет создать замену лица, где лицо A должно быть заменено на B, тогда используется поток в нижней части рисунка 1 выше. Здесь выровненные, замаскированные входные грани A подаются в кодировщик. Вспомним, что этот кодировщик изучил представление для обоих лиц A и B. Когда выходные данные кодировщика передаются в декодер для B, он попытается сгенерировать лицо B, замененное идентификатором A. Здесь нет обучения или обучение, которое сделано. Шаг преобразования представляет собой односторонний проход набора входных граней через сеть кодер-декодер. Результатом процесса преобразования является набор кадров, которые затем должны быть объединены другим программным обеспечением, чтобы стать видео.

5. Постобработка (ЦП) — Этот шаг требует много времени и навыков. Незначительные артефакты могут быть устранены, но большие различия, скорее всего, не удастся отредактировать. В то время как постобработка может выполняться с использованием встроенных в программные среды дипфейков композиций и маскирования, результаты менее чем желательны. В то время как DeepFaceLabs предоставляет возможность поэтапной настройки цветокоррекции, положения маски, размера маски и растушевки маски для каждого кадра видео, степень детализации настройки ограничена. Для достижения фотореалистичной постобработки требуется традиционный медиа-композитинг FX. Программная среда дипфейка используется только для экспорта немаскированного дипфейкового композита и всех корректировок композита, сделанных с помощью различных приложений постобработки видео. DaVinci Resolve можно использовать для цветокоррекции и цветовой рирпроекции композита в соответствии с целевым видео. Затем Mocha можно использовать для отслеживания плоскостного движения целевого видео, а также составного видео, создавая пользовательскую маску ключевого кадра. Затем мокко можно импортировать в Adobe After Effects для окончательной компоновки маскировки дипфейка с целью. Наконец, тени и блики от цели будут отфильтрованы из целевого видео и наложены на дипфейк. Если маскирование случайно удалит пиксели фона цели, Photoshop можно использовать для воссоздания потерянных пикселей. Конечный результат создает фотореалистичный дипфейк с отслеживанием движения и цветокоррекцией, ограничивающий традиционные артефакты смешивания.

Каждый инструмент с открытым исходным кодом имеет большое количество настроек и гиперпараметров нейронной сети с некоторыми общими чертами между инструментами и некоторыми различиями, главным образом в отношении архитектуры нейронной сети. Благодаря ряду доступных графических процессоров, в том числе серверу графического процессора с машинным обучением, а также отдельным графическим процессорам игрового типа, на одном графическом процессоре игрового типа может быть создан более качественный дипфейк за меньшее время, чем на выделенном графическом процессоре с машинным обучением. ГП-сервер.

Требования к оборудованию различаются в зависимости от сложности поддельного носителя; для носителей стандартной четкости требуется менее надежное оборудование, чем для сверхвысокой четкости (UHD) 4K. Наиболее важным аппаратным компонентом для создания дипфейков является графический процессор. Графический процессор должен быть совместим с NVIDIA CUDA и TensorFlow, для чего требуются графические процессоры NVIDIA. На сложность дипфейковых медиа влияют

разрешение видео для исходного и целевого медиа
разрешение дипфейка
размерность автокодирования
размеры кодирования
размеры декодирования
параметры настройки, такие как эти, из DeepFaceLab: Random Warp, Learning Rate Drop Out, Режим приоритета глаз , Мощность стиля фона, Мощность стиля лица, Мощность истинного лица, Мощность GAN, Уровень клипа, Равномерное рыскание и т. д.

Чем больше каждый параметр, тем больше ресурсов графического процессора требуется для выполнения одной итерации дипфейка (одна итерация — это одна партия граней, пропущенных через сеть, за один выполненный цикл оптимизации). Чтобы компенсировать сложные носители, программное обеспечение для дипфейков иногда является многопоточным, распределяя пакеты по нескольким графическим процессорам.

После правильной настройки оборудования со всеми необходимыми зависимостями различия в обработке между операционными системами будут ограничены. Хотя операционная система с графическим интерфейсом использует больше системных ресурсов, влияние на размер пакета не сильно меняется. Однако разные графические процессоры, даже одного и того же производителя, могут иметь совершенно разные характеристики.

Время на итерацию также является фактором для создания дипфейков. Чем больше размер пакета, тем больше времени занимает каждая итерация. Большие размеры пакетов дают более низкие значения потери пикселей на итерацию, что уменьшает количество итераций, необходимых для завершения обучения. Распределение размеров пакетов по нескольким графическим процессорам также увеличивает время на итерацию. Лучше всего запускать большие пакеты на одном графическом процессоре с большим объемом видеопамяти, а также с большой тактовой частотой ядра. Хотя разумно ожидать, что использование сервера с 16 графическими процессорами будет лучше, чем пара графических процессоров, работающих на рабочей станции, на самом деле, кто-то, имеющий доступ к паре графических процессоров стоимостью в несколько тысяч долларов, потенциально может сделать дипфейковое видео более высокого качества. чем тот, который создается сервером GPU.

Текущее состояние искусства создания дипфейковых видео включает в себя длительный процесс записи или идентификации существующих исходных кадров, обучение нейронных сетей, пробы и ошибки для поиска наилучших параметров и постобработку видео. Каждый из этих шагов необходим для создания убедительного дипфейка. Следующие факторы являются важными для создания наиболее фотореалистичного дипфейка:

адекватное аппаратное обеспечение графического процессора
исходный кадр с достаточно ровным освещением и высоким разрешением
адекватное освещение, согласованное между исходным и целевым кадрами
исходные объекты с похожим внешним видом (форма и размер головы, прическа и количество волос на лице, пол и тон кожи) и рисунком волос на лице
видеосъемка всех углов головы и выражение фонемы рта
использование правильной модели для обучения
выполнение постобработки дипфейка

Этот процесс включает в себя множество проб и ошибок со множеством разрозненных источников для получения информации (форумы, статьи, публикации и т. д.). Поэтому создание дипфейка — это столько же искусство, сколько и наука. Из-за неакадемического характера создания дипфейков это может сохраняться в течение некоторого времени.

Состояние технологии обнаружения: игра в кошки-мышки

В результате новых исследований было представлено несколько методов обнаружения поддельных видео (DVD). Некоторые из этих методов утверждают, что точность обнаружения в особых случаях превышает 99 процентов, но такие отчеты о точности следует интерпретировать с осторожностью. Сложность обнаружения манипуляций с видео широко варьируется в зависимости от нескольких факторов, включая уровень сжатия, разрешение изображения и состав тестового набора.

Недавний сравнительный анализ производительности семи современных детекторов на пяти общедоступных наборах данных, которые часто используются в полевых условиях, показал широкий диапазон точности, от 30 до 97 процентов, при этом ни один из детекторов не был значительно эффективнее. лучше другого. Детекторы обычно имели широкий диапазон точности для пяти тестовых наборов данных. Как правило, детекторы настроены на поиск определенного типа манипуляций, и часто, когда эти детекторы обращаются к новым данным, они не работают должным образом. Таким образом, несмотря на то, что в этой области предпринимается много усилий, дело не в том, что одни детекторы намного лучше других.

Независимо от точности современных детекторов, DVD — это игра в кошки-мышки. Достижения в методах обнаружения чередуются с достижениями в методах генерации дипфейков. Успешная защита потребует многократного улучшения методов DVD, предвидя следующее поколение дипфальсифицированного контента.

Злоумышленники, вероятно, скоро расширят методы дипфейков, чтобы создавать видео, которые становятся все более динамичными. Большинство существующих методов создания дипфейков создают статические видеоролики в том смысле, что они изображают неподвижные объекты с постоянным освещением и неподвижным фоном. Но дипфейки будущего будут включать динамизм в освещении, позе и фоне. Динамические атрибуты этих видео могут снизить производительность существующих моделей обнаружения дипфейков. Не менее важно и то, что использование динамизма может сделать дипфейки более правдоподобными для человеческого глаза. Например, видео иностранного лидера, говорящего, когда она проезжает мимо на тележке для гольфа, было бы более привлекательным и реалистичным, чем если бы тот же лидер говорил прямо в камеру в статической студийной сцене.

Чтобы противостоять этой угрозе, академический и корпоративный миры занимаются созданием моделей детекторов на основе DNN, которые могут обнаруживать различные типы дипфейковых медиа. Facebook внес крупный вклад, проведя конкурс Deepfake Detection Challenge (DFDC) в 2019 году, в рамках которого пять лучших победителей получили в общей сложности 1 миллион долларов США.

Участникам было поручено создать модель детектора, обученную и проверенную на тщательно отобранном наборе данных из 100 000 видео с дипфейками. Видео были созданы Facebook с помощью Microsoft и нескольких академических учреждений. Хотя изначально набор данных был доступен только участникам конкурса, с тех пор он был опубликован для всех. Из более чем 35 000 представленных моделей победившая модель достигла точности 65 % на тестовом наборе данных из 10 000 видео, зарезервированных для тестирования, и 82 % на проверочном наборе, использованном в процессе обучения модели. Тестовый набор не был доступен участникам во время обучения. Несоответствие в точности между проверочным и тестовым наборами указывает на то, что имело место некоторое переоснащение и, следовательно, отсутствие обобщаемости, проблема, которая имеет тенденцию мешать моделям классификации DNN.

Знание множества элементов, необходимых для создания фотореалистичного дипфейка — высококачественный исходный материал нужной длины, одинаковый внешний вид между источником и получателем, использование подходящей модели для обучения и квалифицированная постобработка — подсказывает, как распознать дипфейк.

Как легко: «Как легко учиться в младшей школе! От 7 до 12 Книга для родителей» Шамиль Ахмадуллин: рецензии и отзывы на книгу | ISBN 978-5-17-113396-2