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火線導讀：近日，應用天生抗衡收集（GAN）主動天生動漫頭像在收集上激發了高潮，各類或呆萌或高冷的頭像并非來自任何一部動包養網單次漫，包養軟體而是由神經收集模子直接天生的。此后，一些加倍猖狂的開闢者搞出了加倍不成思議的模子：直接天生人物照片。
01
先來玩兒個游戲吧
先來玩兒個簡略的小游戲，猜猜看上面這兩張圖中哪一張是真正的的照片：
選好了嗎？謎底揭曉了，真正的的照片是——左邊的這位美男！
是不是有些不成思議？右邊這張怎么看都像是一張通俗的照片啊，怎么會是 AI 天生的呢？但現實就是這般，右邊的這張照片此差點丟了性命的女兒嗎？中的美男，沒有國籍、沒有姓名，最基礎不存在于這個世界。沒錯，這就是天生抗衡收集 GAN 的強盛威力。
假如你感到這道題太簡略，你也可以猜猜看本文封面圖的兩個美麗妹子哪個是真正的的？哪個是AI天生的？
02
“在internet上，沒人了解你是 AI”
下面的這個游戲是來自這個網站的作品：http://www.whichfaceisreal.com甜心花園 ，感愛好的讀者可以本身往感觸感染一下。
這個網站的作者是來自華盛頓年夜學的兩名傳授：Carl“媽媽，寶寶回來了。” T. Bergstrom 和 Jevin D. West，他們分辨是生物學傳授和信息迷信傳授。在網站的先容頁面，他們寫了如許一段話：
“在internet上，沒有人了解你是一只狗。”
他們如許寫道：
曩昔的四分之一個世紀里，我們在漫畫里展現的經驗中不竭生長，internet上的生疏人能夠是任何成分、來自任何處所。音樂論壇上的治理員能夠是住在他母親屋子地下室的小屁孩，聊天室里的一個十四歲的女孩能夠是一名臥底差人，郵箱中找你重金求子或許讓你繼續遺產的女巨賈更是讓人一眼看曩昔就了解是lier。
固然我們曾經學會不再信任對方的用戶名和文字先容，可是照片卻不是如許。我們已經一向信任，誰都無法憑空位分解一張圖片，一張照片上的人物一定是來自實際中的某小我。當然，一個lier能夠用的是其別人的照短期包養片，但如許做是一個冒險的戰略，在谷歌應用圖片搜刮停止反向查找，總能找到照片的起源。所以我們偏向于信賴圖片，帶包養妹圖片的商家材料顯然更可托，在約會網站上的照片能夠比自己差距要年夜良多，可是由於有照片，我們總能找到它必定起源于某小我。
可是，新的逆向機械進修算法打破了這一規定，它可以讓人們疾速天生從未存在過的人的“分解照”。
這些照片都是 包養違法AI 天生的，你信任嗎？
盤算機很好很強盛，但你作為人類的視覺處置體系實在更好。假如你清楚一些技能，就可以一眼就看出這些贗品，至多今朝是如許。用于天生它們的硬件和軟件將持續改良，并且能夠只用幾年時光就能說謊過專門研究的檢測體系。
我們的目的是讓您清楚：收集上的成分可以輕松假裝，并輔助您一目了然地發明這些說謊局。
03
萬“惡”之源：StyleGAN
這個網站的作者誇大說：他們并不是這套模子的原作者，而是應用者，真正的作者是來自著名半導體公司英偉達的幾位工程師：Te包養條件r包養ptto Karras，Samuli Laine 和 Timo Aila，他們基于 Ian Goodfellow包養ptt 及其同事在 Generative Adversarial Neworks（GANs）的晚期任務而停止的研發，做出了這套名為：StyleGAN 的模子。
2019 年包養ptt 2 包養網VIP月，圖形硬件制造商英偉達發布了照片級真正的面部天生軟件 StyleGAN 的開源代碼。該軟件采用天生抗衡收集（GAN）方式，應用兩個神經收集相互練習，一個試圖天生與真正的照片無法區分的分解圖像，另一個試圖辨別出差別，如許練習幾個禮拜后，圖像創立收集可以天生像下面展現的那樣以假亂真的圖像。
包養網比較依附 StyleGAN 分解的照片
除了抗衡性收集體系的代碼之外，NVIDIA 還以神經收集權重的情勢發布了數據，用于完全練習的模子，以便用戶可以繞過漫長的練習經“是的。”藍玉華輕輕點了點頭，眼眶一暖，鼻尖微微發酸，不僅是因為即將分開，更是因為他的牽掛。過歷程并當即開端天生面部分解照。在練習經過歷程中，GAN 需求一組真正的的面貌來進修，NVIDIA 供給的收集擁有了兩個年夜型面部照片聚集 CELEBA-HQ 和 FFH包養價格Q，前者包含包養網站數以千計的名人面貌，后者包含依據創意公共允許證發布到 Flickr 的 70,000 張面部照片。
用于練習的來自 [FFHQ 數據集] 的真正的面部照片(https://github.com/NVlabs/ffhq-dataset)
除了我們下面展現的網站，由 StyleGAN 分解的照片還發布在另一個網站上：http://thispersondoesnotexist.com甜心寶貝包養網
拜訪者每刷新一次就會天生一張新的照片。不外，究竟是依附算法天生的圖片，總有玩兒脫的時辰，下圖展現的就是一些分解掉敗的案例：
歪曲的下巴與詭異的帽子
“分筋錯骨手”
04
人臉都能分解了，還有平安可言嗎？
固然分解人臉照片很酷，可是如許的做法難免的惹起了網友的發急。有不少人表現：人臉都能分解，“你會讀書，你上過學，對吧？”藍玉華頓時對這個丫鬟充滿了好奇。平安題目該若何包管？
我們都了解對話機械人曾經部門代替了客服的任務，不少銀行、商家的客服都曾經是 AI 了。我們的編纂前不久就接到一通來自銀行的客服德律風，聲響固然仍有顯明的分包養感情解陳跡，但曾經很切近真正的的人聲了。
與你對話的是 AI，給你看的照片也是 AI，就連錄像里的人物都可以應用 deepfakes 來停止“換臉”，人工智能固然極年夜處所便了我們的生涯，但由此帶來的平安隱患卻不得不惹起器重。人臉辨認今朝簡直是最為普及的 AI 技巧了，今朝尚不明白能否可以或許依附“換臉”如許的技巧手腕說謊過此類體系，可是由于這種手腕的存在，總讓人難以安心。
05
最后彩蛋
本文封面圖異樣來自文中提到的網站http://www.whichfaceisreal.com，圖中右邊的美麗妹子是AI天生的，而左邊則是真正的存在的。你猜對了嗎？
原文題目：sd包養正告！AI天生的人臉照片已能以假亂包養價格ptt真！
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