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      “無所不能”的AI也要學會“不能”

      發布時間:2019-02-27 17:33:13 來源:中國軟件網 作者:劉佩雯
      [摘要]AI換臉術是把雙刃劍,它在帶來的便利的同時,也造成了危機。但技術本身并沒有錯,希望我們還是能把它用于正確的渠道,不要誤失了它的方向。

      近日,一則“將朱茵的黃蓉換成楊冪的臉”的視頻引發全民熱議,微博閱讀量一度達到1.2億次。

      視頻最初由bilibili用戶“換臉哥”上傳,將94版《射雕英雄傳》中黃蓉扮演者朱茵的臉替換成了楊冪的臉,靈動十足,毫無違和感。

      看圖:

       

      朱茵的臉換成了楊冪的臉

      視頻連接:http://t.cn/EfofpYU

      可以看出,原版的發型、服飾、動作、表情都未變,只有五官變了,而且沒有絲毫僵硬的感覺,生動活潑,簡直跟真的一樣。

      其實,這就是通過AI DeepFakes技術實現的,而這項技術已經出現一年多了,國外也很流行。剛開始人們對于這項技術確實有很高的新鮮度,隨著這項技術門檻的降低,這項技術就沒有那么高深難懂了,很多人都開始制作這種視頻,其實它是用一部機器來學習人物的面部特征,然后再合成到需要的影片中。

      那么,AI DeepFakes技術的原理是什么呢?

      它是通過算法觀察大量的圖片數據,學會制作出這樣以假亂真的換臉視頻。

      DeepFakes技術的工作機制類似各語言間的互相翻譯,先使用一種稱為深層神經網絡的機器學習系統來檢查一個人的面部運動,再合成目標人物的臉,讓后者作出類似的動作。

      在生成逼真的視頻前,這個深層神經網絡需要大量目標任務圖像數據,圖像的數量和多元性決定了網絡的“學習”效果——數據越多,模擬效果就越逼真。即我們先把目標人物A的臉摳出來,定位好五官位置,訓練一個無論如何扭曲A的臉,最后都能生成正常A臉的網絡。

      在這個網絡訓練好之后,我們就可以往其中輸入B的臉。這時在神經網絡看來,B的臉其實就是經扭曲的A的臉,所以它會直接“糾正”。至于表情和口型等細節,這在訓練過程中就已經學會了,數據越多,效果越好,相信這點不難理解。

      僅通過觀察許多圖片就能夠再次生成、還原這些圖片,這聽起來挺不可思議的,但DeepFakes確確實實做到了,而且效果還相當不錯。

      DeepFakes的原始用戶像是開啟了一個“潘多拉的盒子”,他們除了引起了人們關于假視頻制作對社會的影響的討論之外,也讓人們真正地了解了這項技術的有趣之處。“深度生成模型”(比如DeepFakes使用的自動編碼器)僅僅給算法輸入了大量的數據案例,就能夠幫我們創建一些看起來非常逼真的合成數據(包括圖像和視頻)。這意味著,一旦這些算法被轉化成實際的產品,這個強大的工具將進一步激發普通人的創造力。

      現在,這項技術已經有了很多有趣的應用,比如那些照片風格轉換的App,只需簡單的步驟就能讓你的照片看起來像一幅名畫。但是目前,這一領域的研究尚未成熟,技術的應用還有很大的潛力。

      但是這種AI換臉術是把雙刃劍,它在帶來的便利的同時,也造成危機

      在換臉視頻的評論中,就有網友了這種技術會侵犯肖像權,是否需要承擔法律責任?等問題。而且如果真的有不法分子將此技術運用于盈利或者不當途徑,那將有更多的人在自己不知道的情況下受到傷害。

      關于此事視頻原創作者換臉哥在個人社交網站作了說明“這次熱度對我們所有人都是一個警示,AI換臉應該被用以正確的方式,大家應該尊重版權和肖像權,專注于技術本身”“制作主要用于技術交流,并無盈利行為”,并及時下架視頻。

      技術本身并沒有錯,希望我們還是能把它用于正確的渠道,不要誤失了它的方向。

      從五十年代初至今,人工智能研究的發展已經歷了六十多年的沉浮。

      從硬件的計算能力、到深度學習算法、計算機視覺技術和自然語言處理等各領域都有了本質上的飛躍,人工智能已經從一個學術層面上的探索發展成一種可推動產業結構變革的新興生產方式。

      在這樣的情況,整個社會需要正視人工智能技術,擁抱人工智能,推動其在行業中的落地,而問題是在發展中解決的,我們不能因噎廢食相信未來人工智能發揮越來越重要的作用。

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