高度寫實(shí)的小人物研究人員把假圖像提升到了另一個(gè)層次

我們得到了大量關(guān)于人工智能的信息，以及它為傳遞假新聞而編織的網(wǎng)絡(luò)。為更多的新聞留出一些空間，這一次是為了NVIDIA在傳遞假圖像方面的壯舉。等等，我們正在看到一個(gè)男人和一個(gè)女人的照片，他們看起來(lái)都是完全真實(shí)的-但它們是計(jì)算機(jī)生成的。

出什么事了？來(lái)自NVIDIA的一個(gè)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)展示了他們可以模仿真實(shí)照片的外觀-比你想象的要好-用一個(gè)新的生成器。保羅·莉莉在“熱硬件”：不僅不相信你讀到的一切，而且現(xiàn)在也不相信你看到的一切。

他們的方法不需要人的監(jiān)督。如果你進(jìn)入他們概念的“大腦”，生成器不是把一個(gè)圖像當(dāng)作一個(gè)圖像，而是一個(gè)樣式集合。靈車。中間。好吧。

簡(jiǎn)而言之，生成可信的假圖像比以前更容易。技術(shù)觀察家們正在研究This persondoesnotexist.com，它使用了Nvidia研究人員先前在GitHub上發(fā)布的代碼。這個(gè)網(wǎng)站立即生成新的面部圖像。

每次你在網(wǎng)站上加載頁(yè)面時(shí)，一個(gè)算法都會(huì)從零開始生成一個(gè)新的人臉?！斑@個(gè)網(wǎng)站是由Phillip Wang創(chuàng)建的，”SlashGear報(bào)道說(shuō)，“他使用NVIDIA的生成對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)StyleGAN來(lái)創(chuàng)建它。就設(shè)計(jì)而言，這是一個(gè)相當(dāng)簡(jiǎn)單的網(wǎng)站，因?yàn)樗伙@示了一個(gè)人臉的單一圖像，當(dāng)你訪問(wèn)它。”.

很簡(jiǎn)單，的確。如果你去這個(gè)網(wǎng)站，你會(huì)看到一個(gè)女人的臉，例如，點(diǎn)擊刷新，賓果，另一個(gè)臉，從成年男性，到成年女性，到女性孩子，到女性青少年，不停地。就這樣。沒(méi)有文本。沒(méi)有廣告。這是怎么回事？更重要的是，為什么科技觀察家們?cè)谡務(wù)撍?/p>

看著“這個(gè)人不存在”網(wǎng)站，莉莉解釋說(shuō)，如果你點(diǎn)擊網(wǎng)站，它會(huì)產(chǎn)生“每次點(diǎn)擊瀏覽器中的刷新按鈕，從頭開始從512維向量生成一張新的面部圖像?！?/p>

那么，SlashGear提到的這個(gè)被稱為StyleGAN的生成對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)（GAN）是什么？

Rani Horev，LyrnAI，在圖像方面有一個(gè)有用的解釋：“他們的目標(biāo)是合成與真實(shí)圖像無(wú)法區(qū)分的人工樣本，比如圖像。GAN應(yīng)用程序的一個(gè)常見例子是通過(guò)學(xué)習(xí)名人臉數(shù)據(jù)集來(lái)生成人造人臉圖像。

所有的道路都導(dǎo)致了一篇關(guān)于ar Xiv的論文，由NVIDIA研究人員Tero Karras、SamuliLaine和TimoAila撰寫。論文題為“一種基于類型的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成器體系結(jié)構(gòu)”。他們討論了Gans的“新架構(gòu)”，該架構(gòu)導(dǎo)致“自動(dòng)學(xué)習(xí)的、無(wú)監(jiān)督的高級(jí)屬性分離”。

根據(jù)本月早些時(shí)候Face book的一篇文章，NVIDIA的研究人員在github.com/NVlabs/stylegan上發(fā)布了StyleGAN。

CNET的杰克遜·瑞安（Jackson Ryan）說(shuō)，“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能足夠多，它不僅僅是能變魔術(shù)的面孔，還有臥室、汽車甚至貓。”

辛迪斯談到了這種多功能性?！把芯咳藛T利用這種新型發(fā)電機(jī)利用大規(guī)模場(chǎng)景理解（LSUN）數(shù)據(jù)集偽造臥室、汽車和貓的圖像，看到了令人印象深刻的結(jié)果。”

在快速公司的Jesus Diaz，使用一個(gè)演員的例子，提供了一個(gè)有用的快照StyleGAN作為一個(gè)生成對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)。它由兩種算法組成：第一種算法根據(jù)對(duì)數(shù)千張貓圖像的訓(xùn)練生成貓，第二種算法對(duì)合成圖像進(jìn)行評(píng)估，并將它們與真實(shí)照片進(jìn)行比較。然后，第二個(gè)人工智能對(duì)第一個(gè)人的工作進(jìn)行反饋-直到它最終成功地創(chuàng)造出一致可信的肖像?！?/p>

迪亞茲指出，這篇論文的作者說(shuō)，一系列技術(shù)被用來(lái)“消除與新合成面孔無(wú)關(guān)的噪音-例如，區(qū)分貓頭上的蝴蝶結(jié)，并將其丟棄為多余?！?/p>

《有趣的工程》雜志的杰西卡·米利：“最終，人們希望這些GaN的芯片能夠被用來(lái)開發(fā)完整的虛擬世界，使用自動(dòng)化方法而不是硬編碼。”