换脸算什么?现在AI都能一键“脱衣”了

2019 年 6 月 30 日 腾讯科技

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来源 / 大数据文摘(ID:BigDataDigest)

作者 / 蒋宝尚、赵伟

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人工智能的黑暗面能有多黑?


这边DeepFake带来的余震还没有被平息,本周,又一AI偏门应用爆出,一键直接“脱掉”女性的衣服!



海外媒体Motherboard测试图片


显然,已经不能叫做是擦边球的应用了。


这是一款名为DeepNude的应用,次标题被称为“AI X光“,只需要给它一张照片,即可借助神经网络技术,自动“脱掉”衣服。原理虽然理解门槛高,但是应用起来却毫不费力,因为对于使用者来说,无需任何技术知识,一键即可获取。




之前这款应用提供客户端版和网页版,你可以选择支付50美元付费使用,也可以选择使用免费版,区别是免费版获得的图片会出现较大水印。


可能由于太过受“欢迎”,服务器过载,文摘菌在获取过程中发现这一应用已经宕机,deepnude官方推特也表示已经暂时下线。




不过,有不少媒体在APP上线期间已经有人做了测评,技术效果针对女性,效果非常逼真。


据网友测试,假若你上传了一张男性的照片,最后生成的图片会被替换成女性的身体,且上传照片皮肤越裸露,最后的图片就会越真实。


虽然,因为服务器原因已经下线,但还是在国内外引起了轩然大波~


有吃瓜群众,如下~



有好奇者如下~




还有法律角度解读这件事情的如下~




也有小伙伴称:这像是一款骗你交钱的软件。




创作者:我不是偷窥狂


此消息最初是由科技媒体Motherboard曝出。他们通过几十张的照片测试,发现如果输入《体育画报泳装特辑》(Sports Illustrated Swimsuit)的照片,得到的裸体照片最为逼真。


但这一技术还有缺点,多数照片(尤其是低分辨率照片)经过DeepNude处理后,得出的图像会有人工痕迹;而输入卡通人物照片,得出的图像是完全扭曲的。


也就是说软件并非完美无瑕。大多数图像和低分辨率图像会产生一些视觉伪像。DeepNude在一些使用奇怪的角度、灯光或衣服的照片处理上完全失败。从上面也可以看出,当我们用它处理卡通角色杰西卡兔子的图像时,它的图像极为扭曲,甚至有点可怕。



这已经不是一个兔子了~


DeepNude的创建者阿尔贝托(Alberto)表示,该软件由开源算法pix2pix创建,训练数据仅为1万张女性裸图。这一算法与之前的人工智能换脸技术DeepFake算法相似,也和无人车技术所使用的算法相似。


阿尔贝托说他的灵感来源于曾于20世纪60年代和70年代期间在杂志上浏览过的X射线眼镜等小玩意广告。DeepNude的标志是一个戴着螺旋眼镜的男人,就是对这些广告的致敬。


“大约两年前,我发现了人工智能的潜力并开始学习其基础知识。当我发现GAN网络能够将白天的照片转换成夜间照片时,我便意识到它也可以将一张穿衣服的照片转换成一张不穿衣服的照片。终于,我发现了!我意识到X射线眼镜是可能的!乐趣和激情的推动下,我做了第一次尝试,并获得了有趣的结果。”


正如创作者表示,该软件的开发完全是出于“有意思”和好奇心。他自称:“我不是偷窥狂。我是技术的爱好者。”但是接受采访的过程中,他表示:“吸取了之前的教训(来自其它创业公司)和经济上的问题,我问我自己是否可以在这个算法上获得经济回报。”


“造假”背后的技术支撑:Deep fakes


“造假”技术如此成熟,离不开一个名为Deep fakes的软件被匿名开源发布。它本质上是一种使用AI深度学习,能够将一张图片中人的脸换到其他人的图片上的技术。通过这种技术,我们可以创建一个非常逼真的“假”视频或图片,“换脸”因此得名。


这项技术对硬件和视频、换脸人图片的质量甚至是数量要求极高,在硬件方面,尽量1060往上,内存至少8g,这只是标配,当然低于这个配置也能运行,但是效果怎么样就不好说了。而且在标准配置下,图片训练时间至少为6小时。


其实说,视频在此技术用也是被拆分为图片了,所以它和换脸人的图片要求基本一样,视频要清晰,但是也不用过分清晰,视频中要只出现被换脸人的一个人的脸,如果有其他人的脸,需要把它去掉。


有了数据和质量的要求,如果你想自己训练一个AI换脸模型需要3个步骤:一是提取数据,二是训练,三是转换。其中第一和第三步都需要用到数据预处理,另外第三步还用到了图片融合技术。所以主要包含的内容有:图像预处理、网络模型、图像融合。


具体原理思路为:对于每张脸,都训练一套编码器和相应的解码神经网络。编码时,使用的是第一个人的图片。而解码时,却是使用第二个人解码器。




也就是说,既然我们想要将两张脸互换,那么我们可以设计两个不同的解码网络,也就是使用一个编码网络去学习两张不同人脸的共同特征,而使用两个解码器去分别生成他们。



图片来自简书,具体来源见文末


如上图,也就是设计一个输入端或者说一个编码器,分别输入两个不同的脸,然后两个输出端或者说两个解码器,这样我们就可以通过隐含层来分别生成两张不同的人脸了。


对于训练部分,在这个网站中,其用复仇者联盟里面的明星来做训练很容易,毕竟有大量的网络公开图片视频。


图片不足时,还可以从现有视频中提取。在神经网络训练并学习了关于每个人面部的特征之后,它自己就能预测想出这个人还没摆出来的姿势。


比如,训练生成John Oliver。




在此技术出现之前,人们想换个脸只能依赖手动PS。这就要花费很多人工和时间,而且想在视频里换个脸更难,每一帧都得换。


但自从这个叫做“deep fakes”的软件被匿名开源发布,一切都不一样了。


当然,DeepNude比以前的deepfakes软件更容易使用,也更容易访问。对比deepfakes需要大量的技术专业知识、庞大的数据集以及昂贵的GPU,DeepNude是一款面向消费者的应用程序,比大多数视频游戏更容易安装,只需点击一下即可在30秒内产生裸体图片。


相关报道:


https://www.vice.com/en_us/article/kzm59x/deepnude-app-creates-fake-nudes-of-any-woman


https://www.jianshu.com/p/dd7df75c5679




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