一键脱衣AI原理解密：开源算法，英伟达伯克利研究，不高深也不神秘

晓查 发自 凹非寺 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

输入一张女性的照片，就能得到果体照，一件脱衣的DeepNude火了。但也因为面临巨大的道德争议，这款软件的开发者选择了将它下架。

而且DeepNude本身也不开源，我们只能从开发者零星的介绍中知道，它用到了pix2pix。

在巨大的求知欲驱动下，来自四川大学计算机学院在读硕士袁宵在自己的GitHub探究了DeepNude背后原理，研究图像生成和图像修复相关的技术和论文。

据他的分析，其实DeepNude只是“站在巨人的肩上”，里面用到的技术都是近两年CV领域的重大研究成果，而且都已经开源。

当然，作者本身对这项技术是持批判态度的。

原理

DeepNude主要使用了2018年发表的文章《Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions》中提出的图像到图像技术。

它可以把简笔画变成色彩丰富的图像，感兴趣的同学可以去Demo网站在浏览器中试玩。

具体来说，DeepNude主要使用了计算机视觉领域的3项技术。

1、图像修复

即上面提到的文章，这是来自英伟达Guilin Liu等人的团队在2018年发表的研究。

当画面被严重涂抹后，模型仍然能够恢复出“原来”的图像，可以说是“毫无PS痕迹”。

Image Inpainting除了能修复受损的图像，还能去掉图像中的某些物品，比如把草地中的石头涂抹一下，恢复的后图片中不再有石头。

DeepNude用它除掉了图片里的衣服。

2、Pix2Pix

这是加州大学伯克利分校在2017年发表的文章，使用条件对抗网络作为图像到图像转换问题的通用解决方案。

从语义分割到原图、从黑白到彩色、补全简笔画等等，Pix2Pix几乎无所不能。

3、CycleGAN

这是来自朱俊彦本人的博士论文，曾获得2018年ACM SIGGRAPH最佳博士论文奖。

CycleGAN使用循环一致性损失函数来实现训练，而无需配对数据。换句话说，它可以从一个域转换到另一个域，而无需在源域和目标域之间进行一对一映射。这开启了执行许多有趣任务的可能性，例如照片增强，图像着色，风格迁移等。您只需要源和目标数据集。

它可以在普通的马和斑马之间进行转换，也能把夏天的景色变成冬天的景色。

以上3种工具的代码都已经开源。

DeepNude文件

DeepNude软件包中所有的文件如下：

袁宵认为DeepNude软件还是存在一些缺点可以改进的：

1、软件体积太大：一个pyqtlib.rar文件的体积就高达1.9GB。

2、转换速度慢：处理一张图片需要30秒；

3、内容不尊重女性：这是对深度学习技术的错误使用

他认为，DeepNude可以使用TensorFlow来实现，压缩模型的体积。软件本身也应该改变目前不尊重女性的做法，把这项技术用在正途上。

研究人员应努力为人类谋福祉，而不是通过违法软件获取收入。

求种现场

虽然袁宵本人的愿望很美好，但是这个项目的讨论页面还是不可避免地成为了求种现场。

随着DeepNude下架，有人希望作者能提供原版软件下载地址，或者提供一些代码之类的。

作者本人当然是严词拒绝，不光关乎道德，因为在中国传播色情软件是违法的。

最后插播一条最新消息，另一款”羞羞”的软件也被视为非法了，那就是可以把爱情动作片女主角换成任意女神的Deepfake。

在美国弗吉尼亚州，未经本人同意，制造虚假的裸露图片或视频将视作犯罪，可处以罚款乃至监禁。

传送门

原文链接：
https://github.com/yuanxiaosc/DeepNude-an-Image-to-Image-technology

Image-to-Image Demo：
https://affinelayer.com/pixsrv/

其他涉及的论文地址：

Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions
https://arxiv.org/abs/1804.07723

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
https://phillipi.github.io/pix2pix/

Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
https://arxiv.org/abs/1703.10593

— 完 —

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