据techcrunch报道,在计算机视觉国际会议上,Facebook AI研究部门科学家里奥·伍尔夫( Lior Wolf )在一篇论文中展示了如何创建一套机器学习系统,利用一个自定义表情符号生成器,创造出最贴合你面部特征的卡通头像。
无需人工输入,不依赖任何特定的卡通类型,而在理论上适用于任何卡通类型。
谷歌在今年5月份,曾经发不过类似的技术。谷歌的处理方式很酷,但它需要人工对各种面部常见的特征,如卷发、鼻子类型、眼睛形状等进行评价和描述,然后据此呈现出特定样貌。
从本质上讲,计算机会寻找雀斑之类明显特征,然后从数据库中抓取相应的艺术元素与之相匹配。这样是可行的,但在很大程度上,它仍然要依赖于人工输入来定义某一特征。
而Facebook的做法不同。
他们所追求的理念是打造一套系统,利用适用的机器学习工具,对特定面孔进行最佳展示。无论要生成表情符号、表情包或虚拟角色,都能轻松完成。用研究人员的话说,人类一直在这样做,为什么人工智能不可以呢?
在某种程度上,该系统的做法是同时对人脸和运用同样分析和特征识别算法生成的图像加以判断,就像同时观察同一个人的两张图片一样。当结果数据显示它们看起来很相近时,就意味着两者在视觉上高度契合。
这种技术的优点在于,它不依赖任何特定的卡通类型,而在理论上适用于任何卡通类型。系统只负责将卡通头像与真人照片进行比对,找出最吻合的那张。
Facebook的这项技术可用于许多领域,也许最直接的应用是创造一个定制的表情符号系统。当你剪了一款新发型,或者修剪了胡子时,它甚至可以自动更新。
但卡通头像匹配的功能也适用于其他网站,比如当你登录Facebook的虚拟现实游戏时,可以立刻生成一个与自己非常相像的角色头像。
这篇论文的技术含量很高,论文已经在国际计算机视觉大会发布,所以,很值得期待。
Paper:https://research.fb.com/wp-content/uploads/2017/08/unsupervised-creation-parameterized.pdf
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