亚洲人图片,ThisPersonDoesNotExist

假肖像的生成器

人们倾向于不去想神经网络对我们生活的影响,因为通常情况下,我们看到的是它的工作结果,而不是神经网络的"面孔"。 也许这就是为什么假照片的生成器成为2020结束时专门讨论技术的媒体数周的主要讨论话题。 不是每个人都能够猜测AI可以在几秒钟内生成一个不存在的人的真实面孔。 假肖像看起来非常逼真,这是可怕的。 如果AI可以为自己创建面孔,并且可以像真人一样发短信,那么接下来会发生什么?

不存在的人类的假面孔的生成器

我们正在谈论的网站thispersondoesnotexist.com ("这个人不存在.com"),并将讲述历史和应用领域。 发电机的工作方式将进一步解释。

AI面部生成器由StyleGAN提供支持,StyleGAN是Nvidia在2018中开发的神经网络。 GAN由2个相互竞争的神经网络组成,一个生成一些东西,第二个尝试查找结果是真实的还是由第一个生成的。 当第一个神经网络开始不断欺骗第二个神经网络时,训练结束。

一个有趣的观点是,创建不存在的人的照片是一个副产品:主要目标是训练AI识别假面孔和一般面孔。 该公司需要通过自动识别人脸并对其应用其他渲染算法来提高其视频卡的性能。 然而,由于

StyleGAN代码是公开可用的,Uber的一名工程师能够使用它并创建一个随机的面部生成器,震撼了互联网。

关于发电机

对于用户来说,一切都非常简单。 只要你在网站上随机脸生成。 如果你愿意,你可以下载图片。 如果您不喜欢正在看到的人,请刷新页面。 如果您看到同一张脸,只需等待几秒钟,然后再次刷新页面。 该网站显示的是生成器工作的结果(每2-3秒更新一次),而不是生成器本身。

如何识别假人的形象

几乎不可能识别假人的图像。 人工智能是如此发达,90%的假货不被普通人识别,50%不被经验丰富的摄影师识别。 没有认可的服务。 偶尔,神经网络会犯错误,这就是为什么会出现伪像:错误弯曲的图案,奇怪的头发颜色等等。

你唯一需要做的就是仔细看看:人类的视觉处理系统远比计算机强大,因此可以通过检测来识别伪造。

Jevin West和Carl Bergstrom创建了一个名为"哪张脸是真实的"的网站,该网站专注于教人们对潜在的虚假肖像进行更多的分析。 在提出照片中存在一个人的建议之前,有几件事需要考虑。

其中最常见的是对称问题,特别是眼镜和耳环。

同样的牙齿不均匀问题也很常见。 寻找奇怪的特征,如像素和重复的门牙。 假头发,在一般情况下,可能看起来与它周围的一些发光或看起来太直和条纹,再次,与明显的不对称。

仔细研究背景。 如果它是假的,它可能包括形状和线条不寻常的扭曲,或者整体上有撕裂的外观。 流血发生在明亮的颜色,从背景突出到一个假的人的头部。

NVIDIA"StyleGAN算法"的另一个显着特征是光滑的"水渍"。

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