“每重整一次就换一张脸”网站,出现众多模仿者

“每重整一次就换一张脸”网站,出现众多模仿者

近日,名为“这个人不存在”的网站红了。用户只要重整一次网站,就会产生真假难辨的人脸。这项技术源于 NVIDIA,NVIDIA 一直以显卡、晶片闻名。然而两年前(2017 年 11 月),NVIDIA 开发了一种新的生成对抗网络(GAN)。当时这是深度学习领域强悍的应用,引起业界极大震惊。

NVIDIA 研究人员建立一个全球化的对抗神经网络(GAN),让两个人工智慧系统相互对立,以寻求生产高品质的“假照片”。工作过程分为“建立影像”和“判断影像”,最后微调结果。即透过将 AI 的工作负载分成不同的部分来工作。一组演算法(建构程式)尝试建立人脸内容,另一组演算法(辨别真假)尝试确定是真实还虚假影像。

如果第二组演算法(辨别真假)判定影像是假的,就会重新启动。AI 开发人员会检查结果,并确定相关演算法是否需调整。值得注意的是,NVIDIA 并没有发明 GAN,也不是 GAN 所有者。Google 的 Ian Goodfellow 也是这样执行,Google 还在不断改进。

NVIDIA 研究小组最近仍在调整,不仅只是有花俏、华丽网页介面的旧神经网络。目前层数已升级、调整,并给予机器人治疗,增加它们的“自尊心”。据研究小组官方说法:

设计转换文学的推动、激励之下,我们重新设计方法,来控制影像合成过程的产生器架构。我们的建构程式从一个学习常数输入开始,根据潜码调整每个卷积层影像的“样式”,进而直接控制不同范围影像特征的强度。

这意味着,只要在网站不断按重整,将不断吐出令人信服,抑或令人毛骨悚然、不存在的人脸。“令人毛骨悚然”?既然有辨别影像真假的演算法,为何还会令人毛骨悚然?

首先来看一组网站产生的正常照片:

“每重整一次就换一张脸”网站,出现众多模仿者 AI与大数据 图2张

▲ 可爱的女孩,然而世上并没有这个人。

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▲一位女士。

“每重整一次就换一张脸”网站,出现众多模仿者 AI与大数据 图4张

▲一位男士。

以上照片看起来和真人无异。当然大家也可点击文章开头的网站,尝试重整一下,每次都会出现不同的人脸。可怕的是,对抗神经网络(GAN)也会经常出现 Bug,这时候人脸往往“非正常”,缺陷就令人“毛骨悚然”。以下举一些例子:

“每重整一次就换一张脸”网站,出现众多模仿者 AI与大数据 图5张

▲注意美女脖子下方红圈处的疤痕,像“外星人”留下的痕迹。

“每重整一次就换一张脸”网站,出现众多模仿者 AI与大数据 图6张

▲这位女士旁边的不知是人还是?总之,很可怕。

“每重整一次就换一张脸”网站,出现众多模仿者 AI与大数据 图7张

▲绿色圆圈处的脸部,呈现不明物质的绿色“缺陷”。

GAN 表现不稳定引起的“缺陷脸”,出现的机率较大。重整网站不到十次,就会出现一至两张“问题脸”。难怪,很多外媒对这个人不存在网站的评价“千篇一律”是恐怖、惊悚、可怕、毛骨悚然。

然而,这无法阻挡假脸产生网站的爆红,模仿者已出现这家 Airbnb 不存在、这篇 waifu 动漫不存在……甚至还有这只猫不存在等网站。

其中这只猫不存在网站,确实做到无时无刻令人“毛骨悚然”。因为,和假脸产生网站相比,猫脸产生网站稳定性实在太差,出现正常的猫照片少之又少。再举几个例子:

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“每重整一次就换一张脸”网站,出现众多模仿者 AI与大数据 图9张

“每重整一次就换一张脸”网站,出现众多模仿者 AI与大数据 图10张

“每重整一次就换一张脸”网站,出现众多模仿者 AI与大数据 图11张

“每重整一次就换一张脸”网站,出现众多模仿者 AI与大数据 图12张

可爱、萌萌的猫从此“被颠覆”了,就像外太空生物,怪诞畸形,看了令人浑身不舒服。尤其当猫脸和人脸出现同一张图片时,“画风”简直……读者可从下面照片体会一下:

“每重整一次就换一张脸”网站,出现众多模仿者 AI与大数据 图13张

不管人脸产生网站,还是猫脸产生网站,从实际操作结果来看,并不尽如人意,仍需要“磨合”,所以看看就好,不用当真!

(本文由 雷锋网 授权转载;首图来源:这个人不存在)

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