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      “无所不能”的AI也要学会“不能”

      发布时间:2019-02-27 17:33:13 来源:中国软件网 作者:刘佩雯
      [摘要]AI换脸术是把双刃剑,它在带来的便利的同时,也造成了危机。但技术本身并没有错,希望我们还是能把它用于正确的渠道,不要误失了它的方向。

      近日,一则“将朱茵的黄蓉换成杨幂的脸”的视频引发全民热议,微博阅读量一度达到1.2亿次。

      视频最初由bilibili?#27809;?ldquo;换脸哥”上传,将94版《射雕英雄传》中黄蓉扮演者朱茵的脸替换成了杨幂的脸,灵动十足,毫无违和感。

      看图:

       

      朱茵的脸换成了杨幂的脸

      视频连接:http://t.cn/EfofpYU

      可以看出,原版的发型、服饰、动作、表情都未变,只有五官变了,而且没有丝毫僵硬的感觉,生动活泼,简直跟真的一样。

      其实,这就是通过AI DeepFakes技术实现的,而这项技术已经出现一年多了,国外也很流行。刚开始人们对于这项技术确实有很高的新鲜度,随着这项技术门槛的降低,这项技术就没有那么高深?#35759;?#20102;,很多人都开始制作这种视频,其实它是用一部机器来学习人物的面部特征,然后再合成到需要的影片中。

      那么,AI DeepFakes技术的原理是什么呢?

      它是通过算法观察大量的?#35745;?#25968;据,学会制作出这样以假乱真的换脸视频。

      DeepFakes技术的工作机制类似各语言间的互相翻译,先使用一种称为深层神经网络的机器学习?#20302;?#26469;检查一个人的面部运动,再合成目标人物的脸,让后者作出类似的动作。

      在生成逼真的视频前,这个深层神经网络需要大量目标任务图像数据,图像的数量和多元性决定了网络的“学习”效果——数据越多,模拟效果就越逼真。即我们先把目标人物A的脸抠出来,定位好五官位置,训练一个无论如何扭曲A的脸,最后都能生成正常A脸的网络。

      在这个网络训练好之后,我们就可以往其中输入B的脸。这时在神经网络看来,B的脸其实就是经扭曲的A的脸,所以它会直接“纠正”。至于表情和口型等细节,这在训练过程中就已经学会了,数据越多,效果越好,相信这点不难理解。

      仅通过观察许多?#35745;?#23601;能够再次生成、还原这些?#35745;?#36825;听起来挺不可思议的,但DeepFakes确确实实做到了,而且效果还相当不错。

      DeepFakes的原始?#27809;?#20687;是开启了一个“潘多拉的盒子”,他们除了引起了人们关于假视频制作对社会的影响的讨论之外,也让人们真正地了解了这项技术的有趣之处。“深度生成模型”(比如DeepFakes使用的自动编码器)仅仅给算法输入了大量的数据案例,就能够帮我们创建一些看起来非常逼真的合成数据(包括图像和视频)。这意味着,一旦这些算法被转化成实际的产品,这个?#30475;?#30340;工具将进一步激发普通人的创造力。

      现在,这项技术已经有了很多有趣的应用,比如那些照片风格转换的App,只需简单的步骤就能让你的照片看起来像一幅名画。但是目前,这一领域的研究尚未成熟,技术的应?#27809;?#26377;很大的潜力。

      但是这种AI换脸术是把双刃剑,它在带来的便利的同时,也造成危机

      在换脸视频的评论中,就有网友了这种技术会侵?#24863;?#20687;权,是否需要承担法律责?#21361;?/font>?#20219;?#39064;。而且如果真的有不法分子将此技术运用于盈利或者不当途径,那将有更多的人在自己不知道的情况下受到伤害。

      关于此事视频原创作者换脸哥在个人社交网站作了说明“这次热度对我们所有人都是一个警示,AI换脸应该被用以正确的方?#21073;?#22823;家应该尊重版权和肖像权,专注于技术本身”“制作主要用于技术交流,并无盈利行为”,并及时下架视频。

      技术本身并没有错,希望我们还是能把它用于正确的渠道,不要误失了它的方向。

      从五十年代初至今,人工智能研究的发展已经历了六十多年的沉浮。

      从硬件的计算能力、到深度学习算法、计算机视觉技术和自然语?#28304;?#29702;等各领域都有了本质上的飞跃,人工智能已经从一个学术层面上的探索发展成一种可推动产业结构变革的新兴生产方式。

      在这样的情况,整个社会需要正视人工智能技术,?#24403;?#20154;工智能,推动其在行业中的落地,而问题是在发展中解决的,我们不能因噎?#40092;?/font>相信未来人工智能发挥越来越重要的作用。

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