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AI新威脅：刷新即可生成逼真而不存在的人臉

04-01

近日，國外Uber軟體工程師開發並上線了一個網站thispersondoesnotexist.com，意為該人並不存在。網站瀏覽者每刷新一次網站就會生成一個逼真的人臉，而這些人並不是現實中真實存在的。

該網站背後的機器學習和預訓練模型技術源於NVIDIA的研究項目StyleGAN（A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks），論文已於2018年12月在線發表。

StyleGAN是基於GAN的生成對抗網路，借用了風格遷移的思路重新設計的。英偉達官方還開源了StyleGAN的代碼，參見github.com/NVlabs/style。

StyleGAN 架構

StyleGAN不止能生成人臉，英偉達還提供了貓、汽車、卧室的預訓練模型。

實際效果展示：

人物自然，背景自然，邊緣又自然。足以騙過我這個普通人類的肉眼了。

輸入兩張圖，圖A決定生成人物的性別，年齡，頭髮長度，以及姿勢；一張決定其他一切因素：比如膚色、發色、衣服顏色等等。

這樣，就可以把圖B的一部分人物特徵，遷移到圖A上了：

不過，人臉的朝向和表情，還是A的。

就算人種發生劇烈變化，也絲毫不會違和。你看，把非裔人類的臉部特徵「移植」給四位白種人，嘴唇的厚度、鼻子的形態，以及額頭，都有明顯的變化。

這是粗糙尺度 (Coarse Styles) ，也是三種尺度中最大規模的調整，會涉及臉部朝向的變化，臉型和髮型也是在這裡調整的。

然後看看中間尺度 (Middle Styles) ，調整僅限於面部特徵和發色發量了，姿勢、髮型、臉型都不會有明顯變化。

再來就是精細尺度 (Fine Styles) ，只是調整圖像的配色，幾乎不會給人物變臉了。

StyleGAN就像風格遷移演算法一樣，把一張圖像，看做許多風格 (Styles) 的集合。

每種風格都會在一個不同的尺度 (Scale) 上控制圖像的效果：

· 粗糙 (Coarse Styles) ：姿勢、頭髮、臉型。

· 中度 (Middle Styles) ：面部特徵、眼睛。

· 精細 (Fine Styles) ：配色。

三者組合在一起，才是最終的生成結果。

調節不同「風格」，就可以在不同尺度上調節人臉圖片。

代碼實現參見github.com/NVlabs/style

論文：arxiv.org/abs/1812.0494

本文翻譯自：bleepingcomputer.com/ne如若轉載，請註明原文地址： 4hou.com/info/news/1621 更多內容請關注「嘶吼專業版」——Pro4hou

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