AI造脸得力助手还是幕后黑手

他们为用户的“面部”规划供给了10万张AI能生成的人脸资源，而且这些都能够免费运用，为用户供给了足够的构思规划空间，但现在的“AI造脸”仍是很难......

编译 | 奇点

大众号 | AI星球

现在用AI来假造一张“高逼格的人脸”变得越来越简略了。

咱们先来看张大图（密布恐惧症者请稳重～）

这些鳞次栉比“传神的人脸图画”悉数是由AI生成。

能够看出，这些图画尽管是假造的，但不管从其皮肤的细腻度仍是五官的组合调配来看都毫无漏洞。

这些关于大多数从事规划作业的人来说可谓是“神相同的帮手”。

在大多数的规划项目和演示文稿中，收集、收拾、刺进人物相片是作业中必不可少的环节。

规划师往往要的是免费、高清、款式无一重复的图片，为此花费名贵的时间在整个网络上妄图找到适宜的图画是一件令人“很头疼”的工作。

AI为你打造“高逼格颜值”

但现在，这样一个经过简略的API来生成人脸的项目让这一切都变的十分简略。

先来看看其生成一张“人脸”可设置的特点有多少。

能够看出，其能够依据“种族、年纪、皮肤”等多重性质来打造你的专属“AI脸”。

面部表情规模甚广，视点方位可恣意调控，种族、脸型及年纪段都可恣意挑选，乃至还细分到可设置“心境”特点。

这是lcon8团队开发的一个关于AI的项目，他们为用户的“面部”规划供给了10万张AI能生成的人脸资源，而且这些都能够免费运用，为用户供给了足够的构思规划空间。

一起正是因为这些“人脸”图画悉数都由AI生成，他们的“不真实性”一起也让用户很好的避免了“侵权”、“图片版税”等问题。

“用于生成这万千图画的AI技能，其背面的练习数据信息悉数都来自于团队内部拍照的数据，而不是单纯的用那些从各个媒体及互联网上随意抓取来的相片来练习。”Iconss8产品规划师Konstantin Zhabinskiy说。

“你不用忧虑运用的构思资料某一天会忽然呈现‘侵权’等问题，尽管这种办法需求花费咱们整个团队数千小时的心力。但我信赖这都是值得的。”

据Icon8的创始人Ivan Braun表明，在曩昔的三年里，他们的团队曾总共为69个模型拍照了29,000张相片，作为练习AI算法的数据资料。

不过据外媒报导，该项目现在还处于前期阶段，Konstantin Zhabinskiy指出，在AI生成的各种构思“人脸”中或许还存在着一些问题：

比方你看“她的手被砌进了墙”，肢体与布景的含糊交融

还有这样的：英俊的假模特头上竟有一张心爱的创可贴

该团队期望此项目接下来能够持续用很多的拍照数据来练习AI算法，用户经过一个简略的API依据输入各种关键字轻松的查找“AI人脸图画”，一起还不需时间为“侵权”、“构思性”而头疼。

这种能够大规模、 依据个人志愿量产的“AI人脸”，尽管能够在必定程度上协助规划师、某些专业用户作业上的烦恼。

但与此一起，人们也在为带来的不安而开端忧虑。

“AI造脸”真的太难了

在曩昔的几年里，人工智能的开展脚步惊人，以至于咱们看到了各式各样运用AI来假造“人脸” 的技能，也看到不止一种AI软件、网站生成的“假造脸”。

比方左面的图片是2014年具有里程碑含义的论文的一部分，该论文引入了运用生成对立网络（GAN）技能的AI东西。

能够看出其时的运用AI来生成“人脸”的技能还相对不成熟。

而右边的图片则引用于上一年年末发布的一篇论文中，两张图片中运用了同一技能，但从图画质量方面看的确是大相径庭。

说到生成对立网络（GAN）不得不说到一个“AI生成人脸”的闻名网站——ThisPersonDoesNotExist.com。

此网站是由Uber的软件工程师Philip Wang的创立，而且运用了芯片规划师Nvidia 于2017年研讨发布的“款式转换法”来不断的生成各种“人脸”。

其背面的算法在数量巨大的图画数据（旧图画）集上进行练习，之后再运用生成对立网络（GAN）的神经网络来生成新的“人脸图画”。

Philip Wang曾发帖于Facebook：“大多数人都幻想不到，未来AI在组成图画上能有多超卓，每一次对站点的改写，网络都会敏捷的从头开端生成新的面部图画。”

当然这必定离不开Nvidia规划师将闻名的“款式转换法”。

Nvidia将一个图画的特征与另一个图画的特征相交融，继而将“款式转换法”应用于“人脸生成”，使得他能够以惊人的速度自定义面部图画。

比方下图，你能够自上而下、也能够自左至右来调查。

人物的源图画在上边一行，而将另一个人的面部特征相交融的图画在最右一列。

不难看到，在这些图画中，肤色、发色等特征都被交融在一起，新生成的图画，肯定有种“来自外星”的滋味。

但运用AI来生成“人脸”的一起也带来了一系列令人困扰的问题：比方实时换脸视频的“Deepfakes”，导致明星换脸视频暴虐色情网站。

亦或者是一度引起新闻机构和政治人物极度惊惧的 Deep Video Potrait (DVP) ，其能够轻松的生成“以假乱真”讲演视频。

曩昔的几年里，专家们一直在正告AI假造人脸技能对社会发作的晦气影响，这些东西一度被看作是“虚伪”、“色情”等信息的完美载体。

在发作Deepfake侵略隐私的情况下，来制造情色视频等事情起，这一起也削弱了大众在某些必要场合关于图片依据的信赖。

当然在某些时分，当AI造假时咱们也应该及时学会分辩，在上一年的一个博客中，艺术家兼编码员Kyle McDonald对此列出了一些论述。

在一般的图片中，仔细调查仍是会发现漏洞的：

比方这样的头发总像被刷子刷过一般；耳朵的一高一低；眼睛也或许因为AI不擅长生成文本或数字的原因，通常会表现出不同的色彩。

运用AI生成面部图画技能既是“规划师的小帮手”也是“推明星下海的黑手”，AI造脸有点难了......