Video Synthesis Methods Based on DeepFake Technology
Keywords:
DeepFake, video synthesis, generative models, GAN, StyleGAN, algorithms, machine learning, neural networksAbstract
This article provides a brief overview of existing video synthesis methods utilizing DeepFake technology. Based on the analysis of current methods, an approach to improving the technology is proposed, aimed at increasing the realism and efficiency of the generated videos, and the algorithms and models used for video generation are described. The proposed approaches may be promising for further development and practical application in the field of video synthesis and deep learning.
References
Deepfake: краткая история появления и нюансы работы технологии [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/companies/neuronet/articles/592119/. – Загл. с экрана.
Узких, Г. Ю. Применение генеративно-состязательных сетей (GAN) в обработке изображений / Г. Ю. Узких // Вестник науки. – 2024. – Т. 4, № 8 (77). – С. 182-185.
Generative adversarial network [Электронный ресурс] // Википедия. – Режим доступа: https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_network. – Загл. с экрана.
StyleGAN: Revolutionizing AI-Driven Image Creation [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.simplilearn.com/tutorials/generative-ai-tutorial/stylegan. – Загл. с экрана.
Cycle Generative Adversarial Network (CycleGAN) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.geeksforgeeks.org/cycle-generative-adversarial-network-cyclegan-2/. – Загл. с экрана.
DeepFaceLab - AI-Powered Face Manipulation and Editing [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://perchance-ai.vercel.app/free-ai-tools/deepfacelab. – Загл. с экрана.
Face Swap Video [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://faceswapvideo.ai/. – Загл. с экрана.
Великанов, М. С. Нейросетевой алгоритм поиска областей открытия/закрытия в видеопоследовательностях / М. С. Великанов, А. Б. Анзина, С. В. Лаврушкин, Д. С. Ватолин // International Journal of Open Information Technologies. – 2020. – Т. 8, № 3. – С. 55-62.
Аверченков, А. В. Анализ и применение генеративно-состязательных сетей для получения изображения высокого качества / А. В. Аверченков, А. А. Андросов, Ю. А. Малахов // Эргодизайн. – 2020. – № 4. – С. 167-175.
Рекуррентная нейронная сеть (RNN): виды, обучение, примеры [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/rekurrentnye-nejronnye-seti/. – Загл. с экрана.
