Դիփֆեյքը ստեղծվում է համակարգչային ծրագրի միջոցով, որը վերծանելով մարդու բազմաթիվ լուսանկարներ՝ վերարտադրում է դեմքը: Հետո արդեն ստեղծված դեմքը տեղադրվում է տեսանյութի վրա, կարծես թվային դիմակ լինի: Այդ դիմակի հետքերը կարող եք տեսնել այս տեսանյութում.

Փորձարկումն արվել է միևնույն աղբյուր-տեսանյութով, որոնք մուտք են արվել կադրերի տարբեր հաճախականությամբ. երկու մոդելներն էլ սովորել են միևնույն կարգավորումներով: Սովորելու ցիկլերի քանակը յուրաքանչյուր նկարի համար նույնն է եղել, բայց տվյալների ավելի մեծ շտեմարանով տեսանյութը սովորելու վրա ավելի շատ ժամանակ է պահանջվել: Ակնհայտ է դառնում, որ ավելի շատ պատկերների վրա սովորած ալգորիթմը ավելի ճշգրիտ արդյունք կարող է տալ, որն ավելի լավ է համապատասխանում թիրախին:

Դիփֆեյք տեսանյութը ներբեռնվել է 64 պիքսելով: Ցածր պիքսելները նշանակում է, որ ալգորիթմին ավելի քիչ ժամանակ է պահանջվել սովորելու համար: Խոշոր պլանով դեմքերի դեպքում ցածր պիքսելներով լուսանկարն ակնհայտ երևում է:

Սովորելու ժամանակը կապված է այն բանի հետ, թե քանի անգամ է ալգորիթմը մշակում լուսանկարը: Այդ գործընթացն իր մեջ ներառում է դեմք ստեղծելը (թվային դիմակ), աղբյուր-լուսանկարի հետ համեմատությունը, հետո մանր աշխատանքը՝ դիմակին աղբյուր-լուսանկարի նմանություն տալու համար: Մոդելն այս ցիկլն անցնում է բոլոր աղբյուր-լուսանկարների համար մեկ անգամ, և հետո նորից սկսում: Աշխատանքի ժամանակը կախված է օգտագործվող համակարգչի հզորությունից:

Դեմքի վերափոխումն ավելի մեծ համակարգչային հզորություն է պահանջում, բայց այն շատ ավելի դժվար է տարբերել: Աղբյուր-տեսանյութի հետ կապված խնդիրների մեծ մասը վերափոխման դեպքում կիրառելի չեն, բայց ալգորիթմը նույն կերպ է գործում: Դեմքի վերստեղծված հատվածները կարող են թեթևակի լղոզված լինել և ավելի քիչ դետալացված:

Նաև ուշաշդրություն դարձրեք ձայնի վրա և նայեք՝ արդյոք այն սինխրոնացված է շրթունքների շարժումների հետ: Օգտագործելով այս կայքից ստացած տեղեկատվությունը՝ հարց տվեք Ձեզ՝ արդյոք կարող է տեսանյութը դառնալ թիրախ, և արդյոք դրա պայմանները համապատասխանում են հնարավոր դիփֆեյքին: Եթե կասկած չկա, անպայման ստուգեք տեսանյութի աղբյուրը: