连PS都自叹不如!Facebook的AI眼部批改技能逆天了

故事 07-12 阅读: 评论:
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在人们的日常摄影中,眨眼常常会成为影响终究人像相片作用的要素之一;并且红眼等摄影痼疾比较,眨眼所形成的闭眼或半睁眼问题愈加难以在后期修图中进行调整——即便现有的修图神器如 Adobe Photoshop,恐怕也很难让相片中的人天然而然地睁开眼睛。

现在,Facebook 的研究者们已近在着手处理这一问题,并取得了必定的成果。

雷锋网了解到,Facebook于近来宣布了一篇题为《Eye In-Painting with Exemplar Generative Adversarial Networks(经过样本生成式对立网络进行眼部图画批改)》的论文,该论文处理的问题是,使用已有的人像样本,来对处于闭眼状况的人像进行眼部批改,使得后者呈现出天然睁眼的作用。

具体来说,使用一个依据机器学习技能的生成式对立网络(Generative Adversarial Networks,简称 GAN),对其进行练习;

GAN 的一部分工作负责辨认人像中的人脸,别的一部分则依据辨认成果去生成类似于实在而天然的图画——在两边不断协作和改善的过程中,终究使得生成的图画成果接近于实在的人脸。

咱们以下图中所展示的过程为例。简单来说,经过一张处于睁眼状况的人脸去对闭眼的图画进行人眼批改,一个简单的过程是复制前者的眼睛到后者;但常常呈现的问题是图画在色彩、姿势、方向上的不匹配。

而 Facebook 所做的就是使用 GAN 对被批改图画的面部特征进行辨认,并针对辨认成果对图画进行不断批改,终究到达天然作用。

连PS都自叹不如!Facebook的AI眼部批改技能逆天了

雷锋网查询到,在 Facebook 论文中给出的测验成果中,研究者们使用 A/B 测验方法,从 Facebook 的内部数据库拿出两组图片;第一组是一张闭眼图和一张实在图,第二组是一张闭眼图和一张 GAN 批改图——

成果是有 54% 的测验参与者没有区别出原图画和眼部批改图画之间的实在性差异。而能够被区别的图画,往往是图片中人像呈现了戴眼镜或头发遮挡的状况,论文以为,更多的练习能够减少这类问题。

当然,除了眼部批改,使用 GAN 进行更多方面的图画批改彻底成为可能,考虑到 Facebook 运行着全球最大的交际网络,尤其是交际网络中人像数据的巨大性,这一技能毫无疑问更有更大的使用空间。不过 54% 的成果并不算突出,可能还需要更大的改善空间。

不过,雷锋网更为关怀的是,在图画移植技能越来越先进、越来越接近实在作用的状况下,包含 Facebook 在内的巨子们将怎么确保人们的肖像等权利得到充沛的保证;这又是一个技能怎么有效地为人类效劳的问题。

鉴别PS图片

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