O FaceApp usa as redes adversas generativas para treinar seu programa para criar categorias específicas de imagens realistas. Em seguida, ele transfere os recursos para a foto carregada pelo usuário, fornecendo a categoria desejada do filtro.Se você está online ultimamente, provavelmente encontrou o desafio viral de envelhecer seu rosto daqui a 60 anos. Todos, de celebridades a sua tia estranha, parecem ter pulado nessa tendência, que é cortesia do FaceApp.
O FaceApp filtra as imagens do usuário para parecerem antigas. (Crédito da foto: Alona Syplyak / Shutterstock)
O FaceApp é um aplicativo de manipulação de imagens que permite aos usuários publicar suas selfies e retocá-las em alterações fotorrealistas. Um dos usos mais famosos do aplicativo é envelhecer seu rosto entre os anos 60 e 70, prevendo essencialmente como você ficará mais tarde na vida. Ele também permite a troca de gênero, para ver como você ficaria se seu sexo fosse revertido, além de permitir que os usuários adicionassem recursos em suas selfies, como barbas ou penteados diferentes.
Os recursos atraíram muita atenção da população e com razão, pois os resultados são muito realistas e ocasionalmente irritantes. Como eles conseguem obter uma manipulação de imagem altamente precisa e no local? Vamos descobrir!
fundo
O FaceApp foi criado pelo Wireless Lab e lançado inicialmente em janeiro de 2017. O aplicativo se concentra principalmente em selfies ou fotos com rostos; transformá-los para fazer a imagem sorrir, parecer mais velha, parecer mais jovem, prever recursos adicionais (penteados, barba) ou alterar o sexo.
O FaceApp se tornou viral em 2017, quando as pessoas começaram a postar desafios para transformar suas selfies com os recursos do aplicativo. Os resultados de imagem do aplicativo são muito convincentes – e divertidos – o que ajudou o aplicativo a se espalhar como fogo no Facebook e no Instagram. O aplicativo já foi baixado mais de 100 milhões de vezes , tornando-o o aplicativo mais bem classificado na iOS App Store em 121 países .
O FaceApp é um grande sucesso entre os usuários. (Crédito da foto: Ascannio / Shutterstock)
O aplicativo usa redes neurais para manipular rapidamente as imagens. Os resultados são realmente algo para se contemplar, pois é muito difícil discernir uma imagem alterada da realidade. O aplicativo mostra algumas das proezas da inteligência artificial na manipulação de imagens e vídeos, empregando métodos testados para angariar o crescimento do aplicativo.
Como funciona?
O FaceApp usa o aprendizado de máquina para fazer seu programa manipular imagens fornecidas pelo usuário. Essas fotos são da sua biblioteca ou são tiradas no aplicativo. O aplicativo fornece vários recursos de manipulação nas versões gratuita e paga. Depois de transformadas e salvas, você pode postar as imagens na plataforma de sua escolha – Facebook, Instagram, WhatsApp etc.
O FaceApp usa um tipo muito específico de técnica de aprendizado de máquina chamado rede neural. Essas redes são modeladas nos processos neuronais do cérebro humano e podem ser treinadas para reconhecer e manipular tarefas específicas. Os dados de treinamento passam por várias camadas – bem como o cérebro – a partir das quais extraem recursos específicos que compõem o conjunto específico de dados.
Múltiplas camadas em uma rede, modeladas no cérebro humano. (Crédito da foto: all_is_magic / Shutterstock)
Para permitir que o programa reconheça faces e adicione modificações para obter o efeito desejado, o FaceApp usa um subconjunto de redes neurais chamadas Redes Adversárias Generativas (GAN).
Redes adversas generativas (GAN)
Os GAN operam duas redes neurais opostas umas às outras para criar uma imagem realista. Uma das redes é chamada de gerador e seu trabalho é pegar vetores de ruído (uma lista de números aleatórios) e gerar uma imagem. Esses números aleatórios garantem variação na imagem gerada, para que produza uma imagem diferente a cada vez.
A segunda rede é chamada de discriminador e seu trabalho é criticar as imagens criadas pelo gerador. O discriminador critica as imagens com base nos dados do mundo real em que são alimentados. Ele rejeitará continuamente as imagens e fornecerá feedback sobre as peças defeituosas. Dado tempo e poder computacionais suficientes, o gerador eventualmente passará por todos os critérios do discriminador e criará uma imagem realista.
Dois aspectos da GAN. (Crédito da foto: ShadeDesign / Shutterstock)
Para criar imagens com recursos específicos, o GAN vai um passo além e uma condição é adicionada. Por exemplo, para que a rede gere fotos de rostos idosos, eles recebem dados de treinamento rotulados por idade, o que ajuda a GAN a conhecer as características.
O gerador gera fotos de várias idades e o discriminador as critica com base nos dados do treinamento. A condição é alterada para outro recurso (criando rostos jovens) e o procedimento é repetido. Assim, quando você tira uma selfie e seleciona a opção para deixar seu rosto mais velho, o aplicativo transfere o recurso treinado para a imagem de sua enorme biblioteca de treinamento, mantendo os aspectos primários da pessoa, mas dando-lhe “velhice”.
Controvérsia
Embora o aplicativo mostre excelentes recursos de manipulação de imagem, ele tem sido frequentemente cercado de controvérsias. Durante seu lançamento inicial, o aplicativo foi examinado por ter um filtro que tornava as fotos das pessoas “quentes”, tornando seu tom de pele mais justo. O aplicativo também ganhou destaque indesejado por seus filtros, que transformaram o rosto das pessoas em ‘preto’, ‘indiano’ e ‘asiático’ e os críticos criticaram o aplicativo por ser racista.
À medida que o aplicativo ganhou mais atenção e se tornou insanamente viral em várias plataformas, outras controvérsias começaram a aparecer. Muitos usuários estavam preocupados com a privacidade de seus dados enviados e com o acesso irrestrito que o FaceApp tem às imagens no telefone em que está instalado. O aplicativo também foi acusado de vender os dados completamente rotulados obtidos de milhões de usuários para empresas terceirizadas que desejam acessar esses dados.
No entanto, essas controvérsias não pararam a viralidade do aplicativo, pois ele continua conquistando mais seguidores todos os dias. Parece ter tocado um nervo curioso dos usuários e provavelmente continuará atualizando seus recursos para permanecer relevante e continuar dominando os mercados de aplicativos em todo o mundo.
