MIT与IBM联手 用AI一键创造假相片 一秒无痕改图 逼真度惊人

导语:MIT–IBM Watson人工智能实验室开发出的“GAN Paint Studio”可以经过AI增加、删去和修正相片中的目标。

MrBigTop 7月1日消息，人工智能和深度学习的发展为图画后期处理前进提供了新的或许。MIT-IBM Watson人工智能实验室开发出了一个揭露可用的程序“GAN Paint Studio”，这个程序答应用户上 传恣意相片，并依据他们心里的主意修改所描绘的方针的外观。

这个程序是图画处理范畴的一个巨大的前进，但也同样充满着不确定性，但不管怎样，它带动了AI图画处理范畴的一个变革。

一、GAN Paint Studio：后期图画处理的新程序

GAN Paint Studio界面

新的研讨标明，人工智能和机器学习为后期图画处理的发展带来新的期望。Nvidia的工程师们最近演示了一个人工智能体系——GigGAN——可以凭空创造出令人信服的逼真风景相片，而微软科学家上 个月则提出了一个可以依据自然语言表述生成图画的技能框架。

MIT-IBM Watson人工智能实验室近来开发出了一个揭露的程序“GAN Paint Studio”，这个程序答应用户上传恣意相片，并依据他们心里的主意修改所描绘的建筑物、植物群和固定装置的外观。 令 人形象深入的是，经过刺进具有一个内置程序的新目标实际上会对邻近的目标产生影响（例如前景中的树会遮挡它们后面的结构）。

“现在的机器学习体系就像黑盒子，咱们并不总是知道怎么改善，有点像你有必要经过击打来修理那些旧电视机一样，”麻省理工计算机科学与人工智能实验室博士生David Bau说，他是走在相关范畴 研讨前沿的作者。“这项研讨标明，尽管拆开电视机并查看所有电线或许会让人感到害怕，但或许正是那里或许会有更多有意义的信息。”

MIT-IBM合秀AI神技：一秒无痕改图，逼真度惊人

GAN Paint Studio修改示例

二、GAN Paint Studio的运转办法和作业原理

所以它到底怎么作业呢？ 给定输入的相片，GAN Paint Studio底层的机器学习体系首先经过查找躲藏表征（latent representation）来从头渲染它，这样从中就可以生成与原始相片简直相同的照 片。当用户点击图画修改设置的程序集来转化他们的相片时，体系会依据每次修改来更新躲藏表征方式并呈现修正后的成果。

开发这个模型需求辨认与GAN内部的目标类型（如门口）相关的辨认单元，这是一个由生成样本的生成器和试图差异生成的样本和现实样本差异的鉴别器组成的两部分神经网络。研讨人员独自测试这 些单元，想发现消除它们是否会导致特定方针的消失或呈现，并逐步试着经过阻隔不同单元来尝试前进整体图画质量。

“以前，当GANs生成不切实际的图画时，没人知道为什么，”论文合著者和IBM研讨科学家Hendrik Strobelt说。 “咱们发现这些过错是由特定单元组合触发的,现在咱们可以经过躲藏这些单元的表 达来前进图画质量。”

三、GAN Paint Studio的前进与应战

如前所述，这个体系学习了一些关于目标之间联系的根本规则。它不会放置那些在逻辑上互不相关的程序（如天空中的窗口），并且它还会依据内容创建不同的视觉效果。例如，要求GAN Paint Studio将门增加到两个不同的建筑物上不会导致呈现相同的门，它们看起来或许完全不同。而这只是冰山一角，GAN Paint Studio还可以“翻开”封闭的床头灯，为春季或秋季从头铺设灌木，为公寓 内部安装窗户，和为建筑物增加屋顶圆顶。

MIT-IBM合秀AI神技：一秒无痕改图，逼真度惊人

该团队认为，更复杂的依据GAN的动力绘画程序有朝一日可以让规划师动态调整视觉效果，这可以让计算机图形修改器快速构建特定图片所需目标的摆放。 当然，他们也供认这项技能或许会被乱用， 但他们声称正在进行的研讨是防备乱用的最佳办法。

“你需求先了解你的对手才能防御它，”论文联合作者和麻省理工学院CSAIL博士后学生朱俊艳（音译）说。 “这种了解或许有助于咱们更轻松地检测虚伪图画。”

6月中旬，Adobe和加州大学伯克利分校的研讨人员详细介绍了一个人工智能程序，可以辨认Photoshop的Face Aware Liquify程序改变过面部表情图片。（他们声称，在测试中，它的精确辨认率高达 99％，而未经练习的人的平均成功率为53％）。此外，南加州大学信息科学研讨所的计算机科学家还规划了一个可以分辩异常动作的体系，这个体系可以捕捉由AI软件生产的虚伪视频里的异常动作。

结语：有风险，更有期望

人工智能的发展为图片处理带来了新的或许，GAN Paint Studio可以经过AI增加、删去和修正相片中的目标，这项技能是图画处理范畴里的一个巨大的前进。

可是这项技能与其他AI技能一样也存在着被乱用的或许，但也就像研讨者所说的那样，不断的研讨才是防备乱用的最佳办法。