作者：Stan Horaczek
Credit：HW
拍一張好的人像照片是非常困難的。許多錯(cuò)誤可能會(huì)影響照片，比如不良的照明到不協(xié)調(diào)的姿勢。但是，沒有什么東西比閉眼更糟糕了。然而，F(xiàn)acebook Research 正在研究一種使用人工智能驅(qū)動(dòng)的工具解決閉眼的方法，該工具超越了簡單地復(fù)制和粘貼新的眼睛。
在肖像中強(qiáng)行睜眼的想法并不是一個(gè)新概念，但這個(gè)過程通常包括直接從另一張照片中提取源材料并將其移植到目標(biāo)的臉上。例如，Adobe 的 Photoshop Elements 軟件(專業(yè)圖像編輯軟件的簡化版本)具有專門為此目的而建立的模式。當(dāng)使用它時(shí)，程序會(huì)提示您從同一會(huì)話中選擇另一張照片(假設(shè)您拍攝了多張照片)，其中人物的眼睛已打開。 然后，它可以使用 Adobe 的人工智能技術(shù)，它稱為 Sensei(日語：先生，老師)，嘗試將前一張圖像的眼睛融合到這張照片中。
這是一個(gè)令人驚喜的功能，可以快速修復(fù) - 特別是當(dāng)您考慮使用完整版的 Photoshop 仔細(xì)粘貼并融入一組新的眼睛時(shí)需要執(zhí)行很多步驟。但是，有些細(xì)節(jié)并不總是正確的，比如特定的照明條件或陰影的方向。
“理解陰影是完全直觀的，”達(dá)特茅斯學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)教授兼照片取證專家 Hany Farid 說?！巴ㄟ^觀察陰影，我可以推斷光源在哪里。” 當(dāng)技術(shù)人員復(fù)制并粘貼來自另一張照片的一組眼睛時(shí)，它可能并不總是考慮諸如陰影的輕微變化之類的事情，研究表明 - 這樣有時(shí)會(huì)導(dǎo)致最終圖像看起來接近正確，但仍然令人感到奇怪。這就是所謂的恐怖谷效應(yīng)，研究人員希望避免。
Facebook Research 最近發(fā)表的一篇論文提出了另一種替代閉眼的解決方案，該解決方案依賴于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)可以使用來自圖像周圍的內(nèi)容來實(shí)際構(gòu)造缺失數(shù)據(jù)，而不僅僅是受影響的區(qū)域。Facebook 正在使用稱為通用對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的技術(shù)來填寫這些數(shù)據(jù)。這和最近一波 “深刻假冒” 視頻的基本技術(shù)差不多，其中名人似乎在說和做他們沒有說或做過的事情。
他們使用的 Exemplar GAN 模型從同一人的其他圖像中繪制數(shù)據(jù)，但它僅將其用作參考材料，從中學(xué)習(xí)主體的外觀以及可能存在于他們臉上的任何識(shí)別標(biāo)記。然后，它使用一個(gè)名為“繪畫”的過程來生成所需的信息，以用實(shí)際的眼睛替換眼皮。 這種深度學(xué)習(xí)比一個(gè)簡單的圖像需要更多的參考，它能很好地適應(yīng) Facebook 的基礎(chǔ)架構(gòu)，通?？梢苑治鐾挥脩舻脑S多不同圖像，參考各種不同的照明情況。
Facebook 的初步結(jié)果令人印象深刻，即使不那么完美的，研究人員仍然在努力尋找背后的算法的最佳訓(xùn)練方法，并引導(dǎo)不可預(yù)知的變量，如照片中的部分眼睛被頭發(fā)或眼鏡阻擋的情況。
盡管如此，F(xiàn)acebook 仍然認(rèn)為這種計(jì)算方式很有用。也許人工智能可以讓我們更好地查看我們的個(gè)人資料圖片。即使在照片之外，F(xiàn)acebook 也在研究類似的AI工具，可以將音樂從一種風(fēng)格轉(zhuǎn)換為另一種風(fēng)格。
本文譯自popsci，由譯者 HW 基于創(chuàng)作共用協(xié)議(BY-NC)發(fā)布。
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