AI：用GAN预测20年后你长什么样

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警方要搜寻一个失踪多年的人或逃犯时，有时候线索只有一张旧照片。艺术家或计算机程序可以尝试根据旧照片推测这些人今天的样子，但这两种方法都有缺陷。现在，科学家们已经能够利用AI来渲染照片中的人年老后的样子，其结果比以往的方法更加逼真。

来自北京航空航天大学和密歇根州立大学的研究人员设计了这样一个系统。该系统采用一种由两个部分组成的算法，即生成对抗网络（GAN）。第一部分以一张脸的照片作为输入，并生成目标年龄的同一个人年龄增长后的脸。在训练过程中，第二部分将生成的图像与该年龄的人的真实图像和原始图像进行对比，并提供反馈，以令第一部分改进生成图像的效果。

图1：年龄增长（ageing）的模拟结果（第1列是输入的图像）。

其他这类系统也有使用GAN的， 但这个系统的不同之处在于它不仅关注年龄的正确性，还关注保持特定人的身份。与其他系统不同的是，它还能渲染前额和发际线逐渐升高的样子，如上图演示的结果。

图2：提出的年龄增长方法的框架。

这个研究的主要贡献如下：

提出了一种新的基于GAN的年龄发展方法，解决了衰老效果生成和身份线索保存的问题。

强调了前额和头发的重要性，提高了所生成的衰老照片的精度。

研究人员在来自两个数据库的10万张图像上训练了他们的AI，这些数据库中包括不同年龄的警方存档的面部照片和名人照片。然后，研究者用一个独立的计算机程序判断AI在一组新图像上的表现。举例来说，当AI将人的照片老化20年以上时，原本30岁以下的人看起来应该在50岁至60岁之间，计算机程序将他们（平均）视为60岁（面部照片）或52岁（名人照片）。

图：与先前工作的对比

此外，该方法不需要像以前的工作那样进行繁琐的预处理，只需要两个标志点用于瞳孔对齐。

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