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拍照眨眼怎么办?Facebook的AI新研究让你“眼界大开”


本文摘要:现代生活中,我们P图的方式多种多样,比如除去红眼、镜头曝光,等等。

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现代生活中,我们P图的方式多种多样,比如除去红眼、镜头曝光,等等。但是,照片眨眼依然很难处置。不过,最近Facebook的一项AI新的研究需要让照片中失眠的你“眼界大进”。

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这一技术被誉为智能“内画”(intelligentin-painting),用影替换失眠只是其中的用例之一。非常简单来说,就是程序不会自动向空间填满那些它指出就让不存在里面的东西。

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Adobe目前早已在”上下文感官检索“中充分利用了这项技术,让用户需要无缝更换掉那些不想的功能。当然,更换眼睛是这项技术面对的挑战之一。因为,眼睛具备复杂性和多变性的特点,所以系统很难转变或者是创立此类内容。

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不过,由于Facebook掌控极大的图片数据库,享有许多人眨眼的照片,所以要求要尝试去密码这个难题。想构建这一点,就必须依赖生成式对抗性网络(GenerativeAdversarialNetwork,以下全称GAN),其本质上就是一个机器学习系统。

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这个系统要学会愚弄自己,让自己实在所造的事物是现实可信的。在GAN中,系统的其中一部分要自学去辨识内容,而另一部分则负责管理去建构内容。当然,内容建构不会根据内容辨识的对系统信息来展开。在这一条件下,这个网络既需要辨识眼周环境,同时也能创立一双眼睛。

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于是以如上图右图,目前这项技术早已可以用于了,但是仍有一些不过于理想的地方。系统或许只是单一地复制粘贴人类的眼睛,但是并没考虑到图像的一致性。机器就是这么屌,他们没办法解读的是,当人们睁开眼睛时,眼周的颜色并会随之转变。

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或者换句话说,机器对于眼睛、颜色等信息都没直观解读。在Facebook研究人员输出的样本数据中,实验对象的眼睛都是睁开的。

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这样一来,GAN就能了解到眼睛在人体的方位、特定的形状,以及颜色,等等。结果显示,并没显著的色差或者是穿孔痕迹。这是因为,系统中负责管理辨识的部分十分确切,现实的人类不宽那样儿。在测试中,人们常常不会没有办法辨别,哪些照片是知道睁眼,哪些只是系统模拟的睁眼照片;失误亲率低约一半以上。

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当然,这个系统也并非十全十美。在某些情况下,其依然不会经常出现犯规。比如说,当一个人的眼睛被头发遮盖住,或者是颜色矫正经常出现偏差的时候,系统生成的照片中就不会经常出现一些怪异的阴影。

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当然,这些问题都是可以解决问题的。可以想象,当Facebook未来某天在平台上稿件用户照片的时候,如果一旦找到某个用户的照片失眠了,那么它就不会自动用这个系统把用户眼睛关上…说实话,这是有点让人毛骨悚然。

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但是,最少这个系统有可能可以解救你Blogger里面的不少照片。

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