隨著AI圖像轉(zhuǎn)化技術(shù)的日益進(jìn)化，如今人工智能既可以將人臉照片轉(zhuǎn)化為動(dòng)畫人物或文藝復(fù)興時(shí)期的肖像畫，也可以完全虛構(gòu)出不存在的人物。
而這一趨勢(shì)的最新迭代，則在上周發(fā)布于預(yù)印本網(wǎng)站ArXiv上的一篇新論文中出現(xiàn)。該論文描述了一種新算法，該算法能夠識(shí)別極其像素化的臉部，并自動(dòng)生成原始臉部可能看上去的擬真照片。
該算法由韓國(guó)科學(xué)技術(shù)院的工程師所構(gòu)建，采用了一種名為「Face Super-Resolution」的新技術(shù)，可以從模糊圖像中重建高分辨率的面部特征。
在AI自動(dòng)轉(zhuǎn)化與圖像生成技術(shù)中，主要利用到了「深度學(xué)習(xí)」和「GAN(生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò))」技術(shù)。
所謂「深度學(xué)習(xí)」，就是一種讓AI像人類一樣學(xué)習(xí)的方式。例如，為了自動(dòng)識(shí)別出“貓”，可以讓AI記住大量貓圖，以便讓AI可以理解什么是“貓”。
另一方面，「生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)」則通過將AI學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)劃分為「生成器網(wǎng)絡(luò)」和「判別器網(wǎng)絡(luò)」來進(jìn)行學(xué)習(xí)。具體來說，「生成器」會(huì)創(chuàng)建出一張看上去與實(shí)物完全相同的“貓”圖，然后讓「判別器」識(shí)別是否為假的。
通過重復(fù)這一過程，AI最終就能創(chuàng)建出與真實(shí)貓咪幾乎相同的貓圖。
而本項(xiàng)研究的目的，則是從像素化的表情符號(hào)中提取特定的特征，并用擬真特征取而代之。不過，研究最終得出的結(jié)果，卻是不存在于這個(gè)世界上且如噩夢(mèng)般的生物。
為什么這么說呢，你們看到下面這些圖片就知道了。
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在左上角，一位女性高舉右手的表情符號(hào)，成了一張被詛咒的怨念臉，下面那張一塊匹薩的表情符號(hào)，也成為了長(zhǎng)滿無數(shù)嘴唇的異形怪物。甚至連右下角那個(gè)嬰兒，都變成了一個(gè)大叔。
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研究團(tuán)隊(duì)對(duì)此表示，這一結(jié)果是由于像素化的表情符號(hào)過于模糊，而導(dǎo)致AI無法提取面部特征，從而進(jìn)行了獨(dú)特解釋所導(dǎo)致。
有趣的是，該算法在Twitch的表情符號(hào)上卻表現(xiàn)得更好。這很可能是因?yàn)檫@些表情本來就更為逼真，也就意味著它們將更接近于「Face Super-Resolution」算法的正常輸入。
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本文譯自 Nazology & Futurism，由譯者 HTT110 基于創(chuàng)作共用協(xié)議(BY-NC)發(fā)布。
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