被修窄的下颌骨，在AI面前完全藏不住。 手动上扬的嘴角，也被AI发现并没收了。 再把AI还原的照片，和没修过的原图对比一下： ? 不过，“还原”也不一定是“变丑”。 比如，妹子的眼睛不知被谁修过，变得两边上翘，看上去有些刻薄： ? △ 修后与修前 这时候，交给AI去还原，眼角就变回了平和的样子，和原图几乎无差： ? 怎么拉伸的，就怎么复原 首先，要有真图和假图的数据，向AI喂食。 团队给Photoshop写了一个脚本，让系统根据输入的真图，自动生成脸上各种部位被拉伸过的假图： ? 然后，在真图和假图之间，计算出一个光流场 (Optical Flow Field) 。 ? 这样一来，假图到底假在哪里，自动标注数据就行了 (如上图) 。 然后，把真图和标注好的假图， 拿去训练一个Dilated ResNet网络。 训练完成之后，给网络输入一张假图，它便能自己预测光流场： ? (这看上去又是瘦过脸。)
实现这一融合结果，是基于对人脸和五官的精准识别定位，利用用户照片和特定形象照片中的五官关键点，进行智能匹配贴合。 AI科技大本营：里面涉及到哪些技术，有哪些难点？ 还要哪些优化空间？ 答：生成的效果会受拍摄角度及光线等影响，所以建议用户可以尽量选择清晰正脸照片进行变妆。 目前除了光照因素影响之外，对于个别用户侧脸照融合后效果还有改进空间，未来我们也会尝试利用 3D 信息来对侧脸进行修正，为用户提供更精准的P图效果。 AI科技大本营：使用的人越多，效果会越好吗？ 对各种场景进行分析，促进算法智能优化，在各种环境中表现出更好的融合效果。同时通过收集用户反馈，可以了解哪些效果和技术用户更感兴趣，从而不断调整优化。 AI科技大本营：这些技术未来还可以有哪些有趣的应用？ 答：未来一段时间，我们更加聚焦在相机以及人脸图片的处理。
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IBM出品：测测你最像哪个网红脸 科技公司特别喜欢做个AI应用出来，让大家玩。 微软研究院做了一个算法，根据你的描述来生成一张图片 Adobe的工具可以让用户把脸换成狗、蒙娜丽莎、大卫等等 IBM做了个“测测你最像哪个网红”的网站 听着很沙雕。 但从营销角度来看，起到了很好的作用。 而大众通过这些”玩具“，能够对”AI技术能做什么“这个问题，有一个比较直观的了解。 给BigGAN调参 有可能调整参数A，狗耳朵更真实但眼睛却变异了；调整参数B导致狗变的像只猫… 类似的实验过程，可以让普罗大众更容易理解被传的神乎其神的AI，是如何工作的。 这样做的目的，不是为了找出我们人类凌驾于AI之上的终极优势，而是认清一个古老的难题：我是谁？ AI已经可以制造假脸，未来只会更多 ?
原来，是有一位B站UP主“换脸哥”，用AI技术将杨幂的脸“贴”在了朱茵饰演的黄蓉脸上。 看，这是一张原版的截图： ? 我们把朱茵的脸换成杨幂： ? 再看朱茵的这个表情： ? 换成杨幂也一样： ? 换脸后人脸的轮廓、表情都一样，简直看不出是人造的。 整个视频，也十分流畅。 ? 这样的效果，一下子就引来了一群吃瓜群众，微博话题阅读量达到了1.1亿。 ? 那么，AI换脸背后是怎么回事呢？ 不止朱茵变杨幂 从换脸程序deepfake传入国内开始，就有不少网友制作过换脸视频。比如把宅男们喜闻乐见的女主播换成国内当红小花。 有的把主播阿冷换成唐嫣： ? 有的把冯提莫换成赵丽颖： ? 换脸教程 大胆的想法不敢有，但你可能想按照国内的老少皆宜用法，制作一部符合自己嗜好的换脸视频。 门槛并不算高，甚至都不用自己训练一个deepfake模型，有现成的程序用。 当训练结果小于0.02的时候，就可以停掉训练程序，这个过程需要漫长的等待，可能持续8到12小时。 最后选择上面训练好的视频、换脸视频，再设置合适的帧率，就可以得到一段自制deepfake视频。
FastCo作者挑选了5张最具代表性的AI生成的图片，来解读AI发展的现状和未来。 2017年，Google偷偷上线了一个小app，上传你的大头照，测测你长得跟历史上哪个著名油画里的人物最像。 IBM出品：测测你最像哪个网红脸 科技公司特别喜欢做个AI应用出来，让大家玩。 微软研究院做了一个算法，根据你的描述来生成一张图片 Adobe的工具可以让用户把脸换成狗、蒙娜丽莎、大卫等等 IBM做了个“测测你最像哪个网红”的网站 听着很沙雕。 但从营销角度来看，起到了很好的作用。 而大众通过这些”玩具“，能够对”AI技术能做什么“这个问题，有一个比较直观的了解。 给BigGAN调参 有可能调整参数A，狗耳朵更真实但眼睛却变异了；调整参数B导致狗变的像只猫… 类似的实验过程，可以让普罗大众更容易理解被传的神乎其神的AI，是如何工作的。
的算法包装成SDK的系统应该经过哪些步骤，最后是求职分享，包括我对 AI 工程师的认识以及作为 AI 工程师的基本要求。 首先,在算力有限的情况下同时应对应用级别的需求，不必要每帧处理，只要确定视频中抓拍到的多张图片哪些是一个人，一个人只识别一次就可以了；还有，可以通过跟踪，预先判断抓拍到的图片哪些是一个人，同时需要质量评估从这些图片中选择哪些是可以识别的 下面简要讲述一下人脸跟踪，怎么通过人脸检测去实现跟踪，如图所示：人脸跟踪的基本问题是在前一帧检测到了两张人脸（PID0和PID1），那后一帧检测到的人脸是前面出现的哪个人脸？还是新的人脸？ 之前讲的可以算是纯工程化的部分，现在我们展开来介绍SDK源码，给大家展示一个AI算法是经过哪些步骤变成一个一个SDK的。不过今天不会涉及算法模型的具体介绍。 同时希望通过今天的分享，大家能够了解到一个AI算法，是如何变成可复用的SDK，然后怎么把SDK应用到业务系统的。 ?
从一闭眼就能浮现的那张清晰的脸庞到那一团模糊不清的影子，是眉毛先消失还是眼睛先不见？ 最近，一位艺术家想用AI展现这个过程。 她创建了一张算法生成的脸，然后通过逐渐关闭个别神经元，让AI慢慢忘记这张脸，并把这个过程可视化为了一段视频。 而项目的创作者试图教会AI忘记。通过逐渐关闭个别神经元，然后重复这个过程，直到AI完全“忘记”这张脸。 视频展现的效果有点让人毛骨悚然。起初看起来好像是生成的人脸正在迅速老化。 六十秒内，这张脸完全腐烂了，只剩下一些白色和棕色的色调。 ? 最后会变成线条然后完全变黑。 ? 这个项目可以帮助模拟世界在人们心中发生变化的过程，通过倒推神经网络的工作步骤，通过系统地删除神经元，看看哪些图片对AI的世界是重要的，也许可以成为揭开人工智能的面纱，打开黑匣子的一个办法。
这，就是最近在Reddit上大火的一个自拍变漫画AI，不到一天就收获了1800+赞。 什么来头？ 自拍变漫画，人脸、全身、背景都照顾到 这个AI叫WebtoonMe，基于深度学习技术将图像翻译成漫画风格。 这个自拍变身漫画AI的技术团队也来自韩国。 一开始，他们只做了人脸转换，后来打算把背景也包括进去。 哦，还有一点美中不足，有网友“惋惜”： 要是这个AI还没取名字就好了，不然就可以叫WaifuNet了……[旺柴] One More Thing 要说这人物变动漫的AI，一直都层出不穷。 AnimeGAN2的风格和今天的这个WebtoonMe不太一样，变换重点也只包括人脸，所以眼部跟踪做的挺好。 不过面对不够高清的人脸时，效果一般。 两者各有所长吧，你喜欢哪一种呢？
深度学习和AI什么关系，AI技术包含什么？工程师具体分哪些类别？选择哪个方向发展？ 今天小编就大胆的跳出来整理一下市面上的信息，希望给小伙伴们提供些参考价值。 AI技术强势落地的行业有哪些 ? 强大的技术需要结合行业产业落地才能实现真正的价值。 那么深度学习所支撑的AI技术，具体根植于哪些行业当中？又有哪些行业通过AI技术，能够焕发新的活力？ 如下行业和AI技术是亲密的好伙伴~ 汽车行业 从2017年开始”无人车”的概念经常出没于大众视野之中。 所谓的“无人车“其实是汽车实现了自动驾驶。 2）人脸识别：基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。 3）语音识别：让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 了解深度学习在AI技术中的应用，又了解了AI技术以及落地的行业，对于具体要选择哪个方向，根据目前每个技术方向的发展程度，小编大胆的做出如下的推荐，或许可以为小伙伴提供一个参考： 1）人脸识别：配合新零售
有句老话叫做“眼见为实”，然而AI技术的迅猛发展正在改变这一切，大量“深度伪造”的视频和音频流入日常生活中，我们可能很快就不再知道如何判断什么是真的，什么是假的。 你能看出下面两个视频，哪个是真的，哪个是AI深度伪造的吗？ 位于硅谷的SRI International AI中心希望“以毒攻毒”，用假影片训练算法，让算法辨识虚拟痕迹。在人们上传视频到社交网站时，平台需要重新编码影片。这是个侦测假视频的好时机。 辨别AI原本就是训练造假AI的一部分，两者刚好在生成对抗性网络的两端。一个是建构程序，一个是认证程序，道高一尺，魔高一丈。 由于Deepfakes的技术在于篡改资料，认证方则搜寻一切篡改资料的痕迹。 一种方法是基于像素的视频侦测，视频其实是成千上万帧图片连放，细致到侦测每个像素的改变痕迹，是颇浩大的工程。 此外，假的脸部表情仍有缺陷。
然后就礼送出境哪来回哪了。 但对于美国海关和边境保护局来说，这可是开天辟地头一回——用AI技术捕获冒名顶替者。 这个机构上上下下都很开心。 新闻通告和声明一个不落，称在打击恐怖分子和罪犯入境的斗争中，我们美国公务员有了新武器，AI刷脸几乎让那些用假证明蒙混过关的人无处可藏，他的脸就是他的ID，他没脸我们就只能不客气了。 如此欢欣鼓舞，不知道该说什么好，只能建议他们多来中国转转。 不过，其实这个系统早在2015年就有试点的想法了，但直到今年6月才正式开始使用。 在机场应用，刷脸就意味着提供近照，而且每次去哪里都被刷，他们对此有担忧。 于是美国海关和边境保护局就出来妥协说：未来规则也可以变更，美国公民如果不涉及出入境，那就不用刷脸或提供近照。 只能感叹：美利坚真是玻璃脸啊。 我大中华刷脸AI全世界第一，不光是技术强，也是别人太墨迹。 你说是不是？
作者 | 一一 来源 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 最近，一款俄罗斯 AI 换脸“神器” FaceApp 爆红，它能让你上传的照片瞬间变老或者变年轻。 当用户使用时，这个 AI 能够在 4K 分辨率下实时绘制人像。那会给人一种站在镜子前，好像有成千上万个伦勃朗、卡拉瓦乔和提香在画你的错觉。 先试一张德国总理默克尔的图片做个试验，得到如下艺术肖像。 这个 AI 应用让我们以一个直观而有趣的方式与最先进的 GAN 模型进行互动。通过向神经网络展示人脸，透过 Z 空间，在 GAN 的多维空间中识别出最能描述人脸的向量。 为了能够将自己的图像插入到模型的潜在空间中，研究人员训练了一个逆变器，它可以从图像 x 中近似出潜在向量 z= I(x)。 任何人都可以使用 GAN 模型生成一幅新的艺术肖像，原来肖像的面部线条会被完全重新设计，而模型自己会决定使用哪种风格的肖像，尤其人脸和照片背景的细节会使模型生成的新艺术肖像换成另一种风格，比如颜色和形式都发生了明显的变化
---- 新智元报道 来源：Twitter 等 作者：文强，大明，肖琴 【新智元导读】美国防部研发出了全球首款“反AI变脸刑侦检测工具”，专用于检测AI变脸/换脸造假技术。 早在今年 5 月，DARPA 便提出了要研发针对AI变脸技术的需求，让现有的刑侦检测工具变得自动化，能够检测近来涌现的AI假脸。 如今，更加高级的AI变脸技术和侦测AI变脸技术，也将展开一场长期艰苦，但也精彩卓绝的AI军备竞赛。 ? “由于大多数训练数据集都不包含闭眼的人脸图像，因此AI生成的人脸缺乏眨眼功能，”Lyu说：“因此，缺少眨眼是判断一个视频真假的好方法。” 论文详细介绍了他们如何组合两个神经网络，从而更有效地揭露哪些视频是AI合成的。这些视频往往忽略了“自发的、无意识的生理活动，例如呼吸、脉搏和眼球运动”。 通过有效地预测眼睛的状态，准确率达到99%。
那么，人脸识别AI能看出哪些视频是Deepfakes生成的么？ ? 结果发现，两只AI都分不清，哪些视频被换了脸。 换脸要自然 要考验人脸识别系统是否目光如炬，先要有一个优秀的数据集。 研究人员加工了公开的VidTIMIT视频数据集。 研究人员决定让两个开源的预训练模型接受测试：一个基于VGG，一个基于Facenet。 两个模型都是如今人脸识别领域的前沿。 ? △ a的脸给了b，就得到c 95%分不清 考核标准是误识率 (FAR) ，指的是两段视频里的人物不同、却被AI判断为同人的概率 (越低越好) 。 第一步，给AI看没有换过脸的原始视频，计算出一个判别用的阈值 (Threshold) 。后面的测试里，如果置信分高于阈值，AI就判断为同人。
你有没有想过，当你使用人脸识别检测自己的脸时，AI是怎么看你的？ 一个最近出现的网站“ImageNet Roulette”可以告诉你，但事先警告：现实并不美好，AI对你的评价有时甚至很残酷。 ? 比如这位网友，明明只是抱着狗窝在沙发上，却被AI识别成一个“啤酒爱好者” ? 这位女性只因一头红发和自拍的角度，就被认为是一名：女王、狐狸精、女妖、让男人沉迷的魔女。 ? 开发人员 Leif Ryge 得到的标签是“心理语言学家”，但换其他照片后，标签变成了 “变态”、“流浪汉” 和 “无政府主义者”。 Paglen 说：“我认为这种给人分类的事儿，最好再谨慎一些。” 如南非种族隔离期间：一本名为 “生命之书” 的书根据黑人的种族背景对其进行了分类，并被用来确定人们可以在哪里生活、获得什么工作，孩子可以去哪里上学等等。 他还比较了机器学习的兴起和人们的认知。 随着人工智能的发展，无论好坏，我们都需要更多类似的工具。 想知道AI怎么评价你吗？传送门： https://imagenet-roulette.paglen.com/
依托腾讯强大的资源和数据平台，优图在创新和应用上有哪些优势？优图目前的技术储备都有哪些？近日新智元专访了腾讯优图团队，试图解答以上问题。 他们说，作为一支深耕人脸识别技术的团队，参加这个比赛几乎是技术发展的必然选择，也是技术沉淀的最好证明。2015年起，团队就已经将1:N人脸识别与检索技术定位成重点研发方向。 聊一聊细节，本年度MegaFace 比的是100万级的大规模1:N人脸识别任务。这一比赛项目难度在哪？ 腾讯优图团队向新智元解释说，提到难度总需要一个参照物，AI算法最好的参照物就是人。 优图解释说，对单个网络来说深度越深网络性能越好，但训练和识别时间也相对更长。不同深度的网络集成的时候互补性更好。所以他们采用了大网络和小网络融合的方式。融合都是会提升效果的，融合准确率比单个模型高。 甚至还可以利用这张自拍照，借助3D建模技术，让自己“变脸”成另一个人，轻易骗过登录系统，成功“黑”进对方账号。
因为讲话的人类，中途从比尔·哈德，变成了施瓦辛格： ? 行云流水。说不清什么时候，已经换好了。 所以，如果有小伙伴没看清，可以参考以下： 这是比尔·哈德。 ? 这是施瓦辛格。 ? △ 震惊脸取样 除此之外，也有冷静的观众，想起了碧萝奶奶： ? △ 如果哪天能实时拯救直播，细思恐极 我竟不知道，他们俩这么像！？ 现在，考验脸盲患者的时刻到了。 ? 你看得出是哪一刻变了脸么？ 就在把脸转向主持人的一瞬，变成了汤姆·克鲁斯，并且是年少的样子： ? △ 上为汤姆·克鲁斯，下为比尔·哈德 这只AI的一个重大优点，就是给侧颜换脸也流畅自如。许多换脸界的前辈是做不到的。 插播一个可爱的细节，比尔·哈德转脸的时候，原本说的话就是： And then Tom Cruise walks in. 看到这浑然天成的魔法，推特评论区爆炸了： 吓屎我了，他和汤姆·克鲁斯好像啊！ 这表示，有所遮挡的人脸，对AI来说也没什么压力。 而再一低眉的工夫，嘉宾又变成了赛斯·罗根，主持人已经坏掉了： ? 就是这个胖胖，还和周杰伦一起演过《青蜂侠》： ?
腾讯云神图·人脸融合通过快速精准地定位人脸关键点，将用户上传的照片与特定形象进行面部层面融合，使生成的图片同时具备用户与特定形象的外貌特征，支持单脸、多脸、选脸融合，满足不同的营销活动需求……
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