Сайт «Этих людей не существует»: как нейросети создают лица, которых нет

Что такое This Person Does Not Exist и как он появился

Проект This Person Does Not Exist (в переводе «этот человек не существует») — это веб-сайт, который при каждом обновлении страницы генерирует уникальное реалистичное изображение лица человека, никогда не существовавшего в реальности. Изначально сайт был создан инженером компании Uber Филиппом Вангом в 2019 году на основе открытого кода нейросети StyleGAN, разработанной исследователями NVIDIA. Основная цель проекта — демонстрация возможностей генеративных состязательных сетей (GAN).

Сам сайт предельно прост: на единственной странице отображается фотография, и при каждом обновлении браузера появляется новое лицо. Пользователь может скачать изображение, но не может управлять параметрами генерации — полом, возрастом или расой. Это ограничение привело к появлению множества аналогов, таких как генератор «Рожа.рф» или this-person-does-not-exist.com, которые предлагают дополнительные фильтры и возможности.

Технология быстро привлекла внимание СМИ и широкой публики, поскольку сгенерированные портреты оказались практически неотличимы от реальных фотографий. Это вызвало как восхищение, так и обеспокоенность по поводу возможных злоупотреблений.

Как работают генеративные состязательные сети (GAN)

В основе генерации лежит архитектура GAN (Generative Adversarial Network), состоящая из двух нейросетей, которые соревнуются друг с другом:

• Генератор — создаёт изображения на основе случайного шума, пытаясь воспроизвести черты реальных лиц.
• Дискриминатор — оценивает полученные изображения и пытается определить, является ли лицо настоящим или сгенерированным.

Процесс обучения итеративный: генератор стремится обмануть дискриминатор, а дискриминатор учится лучше распознавать подделки. Со временем генератор начинает создавать настолько качественные изображения, что дискриминатор уже не может отличить их от реальных. В этот момент обучение считается завершённым.

Для This Person Does Not Exist используется модифицированная версия StyleGAN, которая позволяет контролировать множество параметров: текстуру кожи, освещение, фон, выражение лица, возраст и пол. Нейросеть обучалась на миллионах реальных фотографий из открытых баз данных, что обеспечивает высокую детализацию и естественность.

Почему создание несуществующих лиц стало побочным продуктом

Интересно, что изначально технология StyleGAN разрабатывалась NVIDIA не для генерации лиц, а для улучшения алгоритмов распознавания. Компании требовалось научить ИИ отличать настоящие лица от поддельных, чтобы повысить точность систем автоматической обработки изображений и рендеринга в видеокартах. Однако, когда код StyleGAN был опубликован в открытом доступе, разработчики по всему миру начали экспериментировать с ним.

Филипп Ванг, работавший в Uber, создал простой интерфейс для демонстрации возможностей сети — так появился thispersondoesnotexist.com. Сайт мгновенно стал вирусным, и миллионы пользователей впервые увидели, на что способен современный ИИ. Таким образом, генерация несуществующих лиц стала ярким, но неожиданным результатом исследований в области компьютерного зрения.

Сегодня аналогичные технологии используются не только для лиц, но и для создания изображений животных, автомобилей, интерьеров и даже целых сцен. Однако именно портреты людей вызывают наибольший интерес и дискуссии, поскольку затрагивают вопросы идентичности и доверия к визуальной информации.

Где применяются сгенерированные лица: от аватаров до кино

Сгенерированные нейросетью лица находят применение в самых разных сферах:

• Аватары для соцсетей и игр — пользователи могут получить уникальное изображение, не нарушающее авторские права и не раскрывающее реальную внешность.
• Маркетинг и реклама — компании используют синтетические лица в рекламных кампаниях, чтобы избежать затрат на фотосессии и согласований с моделями.
• Обучение нейросетей — сгенерированные изображения служат безопасными и разнообразными данными для тренировки других алгоритмов, особенно когда доступ к реальным фотографиям ограничен.
• Кино и видеоигры — технология позволяет создавать персонажей без привлечения актёров, а также генерировать массовку для сцен.
• Научные исследования — проект используется для изучения возможностей и ограничений генеративных моделей, тестирования новых алгоритмов.

Важно отметить, что изображения не защищены авторским правом, так как не связаны с реальными людьми. Однако это же свойство создаёт риски: синтетические лица могут использоваться для создания фейковых аккаунтов, распространения дезинформации или мошенничества.

Как отличить сгенерированное лицо от реального

Несмотря на высокое качество, у сгенерированных изображений есть характерные признаки, которые позволяют заподозрить подделку:

• Асимметрия аксессуаров — очки, серьги или другие симметричные предметы часто выглядят неестественно: одна дужка очков может быть искажена, а серьги — разного размера.
• Проблемы с зубами — зубы могут быть размытыми, повторяющимися или иметь неестественную форму. Иногда видны пиксельные артефакты.
• Волосы — пряди выглядят слишком гладкими, с неестественным блеском или «свечением» по краям. Возможна асимметрия причёски.
• Фон — задний план может содержать искажения линий, размытые участки или «рваные» края.
• Глаза — иногда зрачки имеют неправильную форму или блики расположены неестественно.
• Кожа — на лице могут быть глянцевые пятна, напоминающие «водяные разводы», особенно в области лба и щёк.

Существуют специальные сайты, например «Какое лицо настоящее» (Which Face Is Real), созданные Джевином Уэстом и Карлом Бергстромом для тренировки навыков распознавания. Однако даже опытные фотографы ошибаются примерно в половине случаев, а обычные пользователи — в 90%.

Этические и правовые аспекты использования технологии

Возможность создавать реалистичные изображения несуществующих людей порождает серьёзные этические вопросы:

• Фейковые аккаунты — синтетические лица используются для создания поддельных профилей в соцсетях, что может служить инструментом для фишинга, распространения пропаганды или манипуляции общественным мнением.
• Мошенничество — злоумышленники могут использовать сгенерированные фотографии для оформления поддельных документов или обмана при онлайн-знакомствах.
• Дезинформация — изображения несуществующих людей могут выдаваться за реальных свидетелей или участников событий, что подрывает доверие к визуальным доказательствам.
• Конфиденциальность — хотя сами изображения не принадлежат реальным людям, они могут быть похожи на них, что создаёт риск ложной идентификации.

В разных странах разрабатываются законы, обязывающие маркировать контент, созданный ИИ. Например, в России обсуждается введение штрафов за немаркированный AI-контент. Однако технически отследить происхождение изображения сложно, и проблема остаётся открытой.

Аналоги и альтернативы: какие ещё сервисы генерируют лица

Помимо оригинального thispersondoesnotexist.com, существует множество альтернатив, предлагающих дополнительные функции:

• Рожа.рф — российский аналог, который позволяет генерировать лица с разрешением 1024×1024 пикселя и скачивать их. Сайт предлагает фильтры по полу, возрасту и расе, что ускоряет поиск нужного портрета.
• This-person-does-not-exist.com — международный сервис с поддержкой нескольких языков, включая русский. Позволяет скачивать изображения, но за снятие водяного знака и коммерческое использование взимается плата.
• Generated.photos — платформа, предоставляющая доступ к большой библиотеке сгенерированных лиц с возможностью поиска по параметрам. Используется в коммерческих проектах.
• Face Generator от This Person Does Not Exist — некоторые сайты предлагают не только лица, но и генерацию полных тел, животных или объектов.

Выбор сервиса зависит от задач: для быстрого получения случайного лица подойдёт оригинальный сайт, для целенаправленного поиска — «Рожа.рф» или Generated.photos.

Будущее технологии: от лиц к целым виртуальным мирам

Технологии генерации изображений на основе GAN продолжают стремительно развиваться. Уже сегодня существуют модели, способные создавать не только статичные портреты, но и видео с движущимися лицами, синтезировать голос и даже моделировать поведение виртуальных персонажей.

В будущем можно ожидать:

• Персонализированные аватары — пользователи смогут создавать цифровые копии себя или вымышленных персонажей для метавселенных.
• Динамическая генерация — нейросети будут создавать целые сцены с несколькими людьми, взаимодействующими друг с другом.
• Интеграция с другими модальностями — объединение генерации изображений, текста и звука для создания полностью синтетических медиа.

Однако вместе с возможностями растут и риски. Разработка методов детекции синтетического контента и правового регулирования станет одной из ключевых задач ближайших лет. Проект This Person Does Not Exist наглядно демонстрирует, как далеко продвинулся ИИ, и напоминает о необходимости ответственного подхода к его использованию.

Вопросы и ответы