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Deep-Fake原理揭示:使用WGAN-GP算法构造精致人脸

如果把函数f看做鉴别者网络,把输入的参数x看做是输入网络的图片,那么需要网络对所有输入图片求导后,所得结果求模后不大于1.这里需要进一步解释的是,由于图片含有多个像素点,如果把每一个像素点的值都看成是输入网络的参数 例如要让网络生成人脸,我们也不可能拿所有人脸图像来训练网络,因此就要做折中或妥协,我们拿一张真的人脸图像,然后用构造者网络生成一张假的人脸图像,在这两个人脸图像之间取一点,然后让网络对该点求导后结果的绝对值不大于 , image_batch): ''' 训练鉴别师网络,它的训练分两步骤,首先是输入正确图片,让网络有识别正确图片的能力。 然后使用生成者网络构造图片,并告知鉴别师网络图片为假,让网络具有识别生成者网络伪造图片的能力 ''' with tf.GradientTape(persistent=True 可以看到网络生成的人脸图像非常细腻生动,虽然有些人脸图像不够清楚,但绝大多数人脸图像,例如第一行第一章人脸图像,你很难想象它是由神经网络生成的虚拟人脸图像,因为它太逼真了。

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开源图像风格迁移,快看看大画家的潜力股

deep-photo-styletransfer效果图 “GAN派” 生成式对抗网络(GAN)中,生成器(Genarator)不断生成新的图片以求骗过鉴别器;鉴别器(Discriminator)不断更新参数 ,提高鉴别能力,不断识别假的生成图片。 依靠 GAN 技术,生成器从成对数据集中学习转换方法,最终可以生成高质量的鉴别器难以区分的虚假图片,从而实现图像风格转化。 ? 但伴随而来的是一个突出问题:pix2pix 在训练时候,需要成对的数据集,现实条件下从哪里来那么多成对训练集合呢? ? 收集齐数据集后,还要对数据集进行筛选清洗,最终提取人脸,生成了 256*256 的美女人脸数据集。下面要做的就是将数据集丢到 CycleGAN 算法中去啦,训练后等待结果。实验效果如下: ? ? ?

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    学界 | 要让GAN生成想要的样本,可控生成对抗网络可能会成为你的好帮手

    通过实验,证实了CGAN可以有效地根据输入标签生成人脸图像样本。 材料和方法 CGAN由三种神经网络结构组成,发生器/解码器,鉴别器和分类器/编码器。图1中描述了这种CGAN的架构。 结果和讨论 使用CelebA数据库生成多标签的名人人脸图片样本 通过想发生器输入多个标签,CGAN可以生成多标签样本。CelebA数据库由多个标签的图片构成。 从图中可以看出CGAN生成的人脸图片比条件GAN更契合输入标签。例如,使用“Arched Eyebrow”标签时,CGAN生成的图片全部符合这个标签的特征,而条件GAN则有偏差。 ? 结论 这篇论文提出了一种新的生成网络模型,即CGAN,这种模型可以控制生成的图片样本。CGAN包含三个模块,发生器/解码器,鉴别器和分类器/编码器。 通过实验,作者证实了CGAN可以生成具有多个标签的人脸图片。同时,这种控制有效性也可以对生成对抗网络的研究带来一些重要的提升。

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    不要怂,就是GAN

    X中就是我们希望训练出的模型能够生成的目标类型图片集,比如都是各种人脸图片,那么训练过程中D就会不断判断G生成的图片和真实人脸图片谁才是真的,刚开始G生成的图片比较不知所云,所以可以判断,慢慢地G会随着 D的反馈越来越优秀,生成的图片越来越像人脸,从而能以假乱真,影响D的判断,而D也在不断地成长,越来越火眼金睛,从而能识别出G的图片是假的,由于做对比的是各种人脸图片呢,所以G为了骗过D,也会生成类似的人脸 前面说了我们的输入可以改成图片,这里我们的目的是把一匹马转换成一批斑马,现在输入一张马的图片到生成器,结果给到鉴别器,鉴别器从真实的斑马数据集中取照片,和生成的斑马做比较判断,这是第一个GAN结构。 另一个GAN结构,输入一个斑马图片到另一个生成器(这个生成器的训练目的是把斑马转化成马),生成的结果马图片输入到另一个鉴别器,该鉴别器从真实的马数据集中取照片,和生成的马做比较判断。 同时,为了防止模型坍塌,也就是防止生成器为了骗过鉴别器,将所有输入的图片都生成同一张最以假乱真的图片,这就失去了意义,因为没有保持原图片的特征。

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    要让 GAN 生成想要的样本,可控生成对抗网络可能会成为你的好帮手

    通过实验,证实了 CGAN 可以有效地根据输入标签生成人脸图像样本。 材料和方法 CGAN 由三种神经网络结构组成,发生器 / 解码器,鉴别器和分类器 / 编码器。 结果和讨论 使用 CelebA 数据库生成多标签的名人人脸图片样本 通过想发生器输入多个标签,CGAN 可以生成多标签样本。CelebA 数据库由多个标签的图片构成。 从图中可以看出 CGAN 生成的人脸图片比条件 GAN 更契合输入标签。例如,使用 “Arched Eyebrow” 标签时,CGAN 生成的图片全部符合这个标签的特征,而条件 GAN 则有偏差。 结论 这篇论文提出了一种新的生成网络模型,即 CGAN,这种模型可以控制生成的图片样本。CGAN 包含三个模块,发生器 / 解码器,鉴别器和分类器 / 编码器。 通过实验,作者证实了 CGAN 可以生成具有多个标签的人脸图片。同时,这种控制有效性也可以对生成对抗网络的研究带来一些重要的提升。

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    解读 | 生成人脸修复模型:同时使用两个鉴别器,直接合成逼真人脸

    简介 这篇论文提出了一个用来进行人脸修复的深度生成模型,如下图所示,针对一副面部图片中的缺失区域,这个模型可以直接修复人脸。 ? 与之前很多其他工作不同,针对人脸修复任务,这篇论文的作者同时使用了两个鉴别器来构建整个模型,因此不论是局部图像还是整个图像,看上去都更加逼真。 2. 方法 2.1 模型结构 ? 语义解析网络用于改进上述生成对抗网络生成的图片,语义解析网络是基于论文《使用全连接卷积编码-解码网络进行物体轮廓检测》,因为这种网络能够提取到图像的高水平特征。 两个鉴别器的损失函数的不同之处在于:局部鉴别器的损失函数 (L_a1) 仅仅反向传播图像缺失区域的损失梯度,而整体鉴别器的损失函数 (L_a2) 反向传播整个图像的损失梯度。 结论 这个基于生成对抗网络的模型具有两个鉴别器和一个语义正则化网络,能够处理人脸修复任务。它能够在随机噪声中成功地合成缺失的人脸部分。 6.

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    “一网打尽”Deepfake等换脸图像,微软提出升级版鉴别技术Face X-Ray​

    虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法,但随着换脸算法的不断改造升级,鉴别算法很难跟上换脸算法的变化。 微软亚洲研究院团队近期提出的Face X-Ray算法或将改变这种局面。 它能鉴别图片真假,不但能告诉你图片有没有进行过换脸操作,而且还能告诉你换脸操作的边界在什么地方。”这篇论文已入选CVPR 2020。 因此,Face X-Ray 通过确定图像是否包含两种不同的噪声,就能判定一张人脸图像为合成图像的几率。 同时,使用分类器方法的前提是一定要收集大量假图片才能进行训练,但“假图片”本身可能已经对社会造成了危害。 Face X-Ray则把换脸鉴别技术推到了更高层次。 首先具有通用性,Face X-Ray背后的算法是“类自监督学习”的一种方法,“我们不需要这些(换脸图片)数据,也不用知道是哪个换脸算法,就能鉴别。”郭百宁称。

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    GeekPwn对抗样本挑战赛冠军队伍开源人脸识别攻击解决方案

    比赛上半场中,赛会要求所有选手进行非定向图片(将飞行器识别为任何其他物体)、定向图片(将武器识别为特定的其他物品)以及亚马逊名人鉴别系统(将大赛主持人蒋昌建的照片识别为施瓦辛格)共计三种图像的对抗样本攻击 他们需要对照片做一些小的修改,以欺骗人脸识别系统,让它把照片中的人识别为施瓦辛格。比赛结束后,大家才知道该人脸识别系统是亚马逊名人鉴别系统。 由吴育昕与谢慈航组成的「IYSWIM」战队在限时 30 分钟的比赛中,首先于 21 分钟破解了亚马逊名人鉴别系统 Celebrity Recognition,并随后在定向图片的对抗样本攻击上破解成功,取得了领先 而对于人脸,我们首先收集 target 人物的 N 张人脸图片,运行模型得到 N 个 embedding vector v_i。 在相关的 GitHub repo 中,我们可以看到该团队的攻击代码和结果: 结果 比赛期间,吴育昕团队成功地攻击了 AWS 名人鉴别系统,让它把蒋昌建识别为了施瓦辛格。 ?

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    GAN能合成2k高清图了!还能手动改细节 | 论文+代码,英伟达出品

    △ 输出的不同合成场景 pix2pixHD不仅可以将街景语义图转化为真实图像,还能合成人脸。 无论是在街景中增加和减少物体,还是改变人脸的五官,都是通过一个可编辑的界面完成的。 网络架构 要生成高分辨率图片,直接用pix2pix的架构是肯定不行的。作者们在论文中说,他们试过了,训练不稳定,生成图片的质量也不如人意。 还是得在它的基础上,进行改造。 ? 多尺度鉴别器 高分辨率图片不仅生成起来难,让计算机鉴别真假也难。 要鉴别高分辨率图像是真实的还是合成的,就需要一个感受野很大的鉴别器,也就是说,要么用很深的网络,要么用很大的卷积核。 于是这篇论文的作者们提出了一种新思路:多尺度鉴别器,也就是用3个鉴别器,来鉴别不同分辨率图片的真假。 ? 如上图所示,这三个鉴别器D1、D2和D3有着相同的网络结构,但是在不同尺寸的图像上进行训练。

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    如何避免人脸识别系统被破解,随机动作指令人脸活体检测技术有作为

    然而,目前人脸检测技术都是针对数量较小的人脸图像,随着大数据概念的深入,图像大数据处理将对人脸识别技术提出更高要求。 在最原始的基于人脸识别系统中,基于当前拍摄的人脸照片与预先存储的人脸照片之间的比对,来进行身份验证。 为了确保你是“活的你”,人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤,比如眨眼判别:对于可以要求用户配合的应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸;或者嘴部张合判别 人脸检测:定位人脸哪里,检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况,可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。 3D检测:验证采集到的是否为立体人像,能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。 人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤,比如: 眨眼判别:对于可以要求用户配合的应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸活体检测系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸; 嘴部张合判别:

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    贾佳亚等提出卡通图与真实人脸转换模型,看女神突破次元壁长啥样

    研究人员表示,通过在真实人脸和卡通人脸之间使用不成对的训练数据来生成人的卡通图片,是他们一直关注的领域。 但在此前,这项任务存在这巨大挑战: 真实和卡通人脸的结构属于两个不同的领域,外观相差很大。如果没有明确的对应关系,很难捕捉基本面部特征,并生成高质量卡通图片。 最后,通过局部和全局两种鉴别器,研究人员细化在卡通图和对应真实图像中的人脸特征。在这个阶段,强调了landmark的一致性,因此最后的生成生成结果逼真且有辨识度。 这两种鉴别器分工不同,并且各司其职。 研究人员表示,设计了就那landmark一致性损失,并将其匹配到全局鉴别器中,增强面部结构的相似性。 此外,人脸中的landmark可以用来定义局部鉴别器,进一步指导生成器在训练过程中多关注重要的面部特征。

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    用GAN还原语义标注图!还能手动改细节

    输入一张语义地图—— 就能为你还原整个世界: 输入一张亲妈都认不出来的语义标注图—— 为你合成一张真实的人脸。 无论是在街景中增加和减少物体,还是改变人脸的五官,都是通过一个可编辑的界面完成的。 网络架构 要生成高分辨率图片,直接用pix2pix的架构是肯定不行的。作者们在论文中说,他们试过了,训练不稳定,生成图片的质量也不如人意。 还是得在它的基础上,进行改造。 多尺度鉴别器 高分辨率图片不仅生成起来难,让计算机鉴别真假也难。 要鉴别高分辨率图像是真实的还是合成的,就需要一个感受野很大的鉴别器,也就是说,要么用很深的网络,要么用很大的卷积核。 于是这篇论文的作者们提出了一种新思路:多尺度鉴别器,也就是用3个鉴别器,来鉴别不同分辨率图片的真假。 如上图所示,这三个鉴别器D1、D2和D3有着相同的网络结构,但是在不同尺寸的图像上进行训练。

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    AI换脸鉴别率超99.6%,微软用技术应对虚假信息

    FaceSwap 是一个学习重建脸部特征的深度学习算法,可以对给出的图片进行模型替换,人类对于此类换脸的识别率也是75%左右*。 Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸,不涉及人脸的生成,对于它制造的脸,人类的识别率只有41%*。 多年来,微软亚洲研究院在人脸识别、图像生成等方向都拥有业界领先的算法和模型。 图1:微软亚洲研究院开发的模型分别提取蒙娜丽莎和赫本图片中的身份信息和属性信息进行合成 因此,微软亚洲研究院研发的换脸鉴别算法,基于 FaceForensics 数据库的测试结果均超越了人类肉眼的识别率以及此前业界的最好水平 与此同时,研究员还对人脸合成时难以处理的细节进行检查,如眼镜、牙齿、头发边缘、脸部轮廓,将它们作为算法关注的重点,从而提高识别准确率。

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    AI换脸鉴别率超99.6%,微软用技术应对虚假信息

    FaceSwap 是一个学习重建脸部特征的深度学习算法,可以对给出的图片进行模型替换,人类对于此类换脸的识别率也是75%左右*。 Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸,不涉及人脸的生成,对于它制造的脸,人类的识别率只有41%*。 多年来,微软亚洲研究院在人脸识别、图像生成等方向都拥有业界领先的算法和模型。 图1:微软亚洲研究院开发的模型分别提取蒙娜丽莎和赫本图片中的身份信息和属性信息进行合成 因此,微软亚洲研究院研发的换脸鉴别算法,基于 FaceForensics 数据库的测试结果均超越了人类肉眼的识别率以及此前业界的最好水平 与此同时,研究员还对人脸合成时难以处理的细节进行检查,如眼镜、牙齿、头发边缘、脸部轮廓,将它们作为算法关注的重点,从而提高识别准确率。

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    ·简述人脸识别开发原理

    0、文章概述 我们知道人脸识别在这几年应用相当广泛,人脸考勤,人脸社交,人脸支付,哪里都有这黑科技的影响,特别这几年机器学习流行,使得人脸识别在应用和准确率更是达到了一个较高的水准。 最后将这张脸的特点与已知所有人脸进行比较,以确定这个人是谁。 第一步:找出所有的面孔 很显然在我们在人脸识别的流程中得首先找到图片中的人脸。 首先我们把图片灰度化,因为颜色信息对于人脸检测而言没什么用。 ? 第二步:脸部的不同姿势 我们已经找出了图片中的人脸,那么如何鉴别面朝不同方向的人脸呢? 对于电脑来说朝向不同的人脸是不同的东西,为此我们得适当的调整扭曲图片中的人脸,使得眼睛和嘴总是与被检测者重叠。 人脸识别就这样达成啦,来来我们再回顾下流程: 使用HOG找出图片中所有人脸的位置。 计算出人脸的68个特征点并适当的调整人脸位置,对齐人脸

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    真实到可怕!英伟达MIT造出马良的神笔

    通过一个简单的素描草图,就能生成细节丰富、动作流畅的高清人脸: ? 根据勾勒出的人脸轮廓,系统自动生成了一张张正在说话的脸,脸型、面部五官、发型、首饰都可以生成。 ? 甚至还主动承担了给人脸绘制背景的任务。 除此之外,人脸的面色、发色也可以定制化选择,皮肤或深或浅,发色或黑或白,全都自然生成无压力: ? ? △ 面色红润style ? △ 一脸苍白style ? (当然,仔细看眉毛,还是有一些破绽) 不只人脸,整个身子都能搞定: ? 鉴别器共有两种,一种处理图片,一种处理视频。 图片鉴别器同时获取输入图像和输出图像,并从多个特征尺度进行评估,这与pix2pixHD类似。视频鉴别器接收Flow maps以及相邻帧以确保时间一致性。 论文中表示,这是一种在生成对抗性学习框架下的新方法:精心设计的生成器和鉴别器架构,再加上时空对抗目标。

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    清华大学提出APDrawingGAN:人脸照片秒变艺术肖像画,已被CVPR 2019录取

    下面文摘菌简单试了几张图片~ ? 网红小哥的神韵是不是被体现的淋淋尽致~ ? 人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。 鉴别器网络D用于判断输入图像是否是真实的,即是否是艺术家画的艺术肖像画。其中全局鉴别器对整个图像进行检查,以判断肖像画的整体特征。而局部鉴别器对不同的局部面部区域进行检查,评估细节的质量。 局部鉴别器和全局鉴别器都采用PatchGAN的形式。 针对艺术肖像线条画中的线条笔画风格,提出了一个全新的距离变换(DT)损失。 APDrawingGAN在没有对应艺术家肖像画的人脸照片上的测试结果。人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。 ? 图5.

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    在阿里“解放”鉴黄师是一种怎样的体验

    “我来的时候,要解决的最大问题是淘宝的审核问题,淘宝当时有很多违规图片,色情图片或是其他违法图片鉴别文字时,我们还能通过关键词或者变体词汇来审核,但是对待图片,完全没有能力,都靠人工。” 【阿里安全图灵实验室负责人 薛晖】 一 有些学霸选专业,哪里分数高,就去哪里。 薛晖把黄图鉴别和以图搜图的技术用到了这里。最早,他采用的是利用黑样本图片找到类似图片的方法,并逐渐加上了 OCR 和人脸识别技术,当然,这些都是基于传统技术,当初并没有深度学习技术的应用。 比如,当时薛晖等人是这样区别一张色情图片与正常图片的: 有大面积的接近皮肤颜色的像素 像素之间是有连通性而不是很分散 纹理特征接近皮肤 存在类似躯干比例的矩形或椭圆 皮肤区域是否集中在人脸以下的特定位置等 无人值守这些人脸识别设备时,会不会有人就拿着照片或者手机屏幕直接破解? 上班人流高峰期,过人脸识别这一关快不快?不要大家都挤在一起上不了班。 最重要的是,你让我们增加高清摄像头,成本会不会蹭蹭上涨?

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    GAN秒变肖像画!清华刘永进提出APDrawingGAN ,CVPR Oral(附微信小程序)

    人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。 左侧为层次化生成器网络的结构,右侧为层次化鉴别器网络的结构。 在APDrawingGAN中,生成器网络G和鉴别器网络D都采用层次化的结构。 鉴别器网络D用于判断输入图像是否是真实的,即是否是艺术家画的艺术肖像画。 其中全局鉴别器对整个图像进行检查,以判断肖像画的整体特征。而局部鉴别器对不同的局部面部区域进行检查,评估细节的质量。 局部鉴别器和全局鉴别器都采用PatchGAN的形式。 人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。 ? 图5. APDrawingGAN与Gatys,CycleGAN和Pix2Pix方法在艺术肖像风格化上的结果对比。

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    【GANs】将普通图片转换为梵高大作

    超级逼真的人脸、动物和其他算法生成的图像令人惊叹不已,要知道,这项技术出现也不过短短几年。 生成式对抗网络技术人脸处理实例 这一领域相关度最高的研究是英伟达的 StyleGAN和谷歌的BigGAN。 要生成高质量的图片需要极高的计算能力,所以目前仍不是个可以轻松解决的问题。 孪生生成式对抗网络(Siamese GAN)架构 孪生生成式对抗网络由生成器和鉴别器组成。图片输入生成器,输出编辑过的图片图片输入鉴别器,输出一个潜在矢量。 接着是孪生鉴别器(D),鉴别器的输入数据大小是生成器输入数据大小的两倍(2Sx2S),其输出是大小为LENVEC的向量。 D将图片信息解码,处理成向量D(X),例如: 1. 所以,如果能给生成器提供更多内容,比如编码后的“内容向量”,就能衍生出各种各样的其他用法,为更复杂的内容为导向的高清图片编辑开启无限可能,比如由一种图像转换成另一种图像、人脸、或动物等。

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    • 换脸甄别

      换脸甄别

      换脸甄别(ATDF)技术可鉴别视频、图片中的人脸是否为AI换脸算法所生成的假脸,同时可对视频或图片的风险等级进行评估。广泛应用于多种场景下的真假人脸检测、公众人物鉴别等,能有效的帮助支付、内容审核等行业降低风险,提高效率。

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