年合成最好的张图,每张图里都藏着最新技术秘密腾讯云开发者社区

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。

第二年初这个app一下子就火了,蹿升到App Store榜首。用过的人有的觉得特别像,有的觉得特别不像。

Erik Lucatero/Unsplash, Pvt. Francis Calder Emerson, Francis Vandeveer Kughler, 1944/Google

2018年,AI艺术创作迎来爆发。几千张由AI生成的图片在网络上传播。Fast Company从中评选出5张,他们认为做的最好的图片,并进行了点评。

试图从中解读出,AI发展的现状和趋势。

你给AI任何东西它都能给你画出来,包括不可描述的

艺术家Robbie Barrat使用不可描述的图片训练AI创作的不可描述的作品

通过算法,AI可以画出人像、景物、巴黎世家的奢侈服装、现实中并不存在的摩天大楼,甚至生成不可描述的画作。

换脸已经不新鲜了,现在甚至可以模仿别人的动作。现实中一个四肢都不能动的人,完全可以让AI生成一段他自己模仿杰克逊舞步的视频,用”以假乱真“来形容毫不夸张。

不过目前来看,AI作品严重依赖于样本和算法,导致AI的作品还是太偏向意识流,没有一定的章法。

即使是照猫画虎,大概率也能给你画成海豹或者别的东西。

越来越多的公司开始用AI作为营销工具

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。

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。

AI生成照片的过程可以帮助我们更好的理解AI的思维

BigGAN生成的狗,比别的算法生成的狗,更像狗

当然思维这个词用在AI身上可能还有争议,但有一点是被目前的实验证明的:只要样本量足够多,AI生成的照片就足够像。

Google的BigGAN,利用Google的强大算力和数据资源,使用更复杂的神经网络和更多的样本图片,最终生成狗的照片,比市面上任何其他作品都要好很多。

通过调整截断值、噪声因子、插图值等等参数,可以看到AI在不同的参数下,会对图像的哪些部分做了调整。

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。

它并不是魔法,不能凭空创造任何东西出来。他只能根据已有的训练数据,按照算法,生成一些我们还无法完全掌控的作品。

艺术暴露了AI存在的问题

就目前来看,AI还存在很多问题。研究人员表示,AI不够中立,会产生偏见;仍然依赖大量的低成本人类劳力,政府和企业也需要对AI的使用加强监管。

上面这张图,技术上来说算不得是AI生成的。这张图主要是想表达”人类如何用传统的工具和技艺,来和AI对抗。“

艺术家发现,随着AI技术的发展,越来越难找出人类和AI之间的独特之处。但他们认为,人来还是不能停止探索的脚步。

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

上图中,英国艺术家Gillian使用DeepFake,将自己的脸换到了很多陌生人头上,结合的如此天衣无缝,毫无违和感。

DeepFake是人工智能生成的视频,可以摄取大量视频,创建一个看起来真实但完全是假的动态图像。

它们代表了人工智能的一个更令人烦恼的含义:消除真实与非真实之间的鸿沟。

最终我们还是回到了《黑客帝国》里的话题:什么是真实的,什么又是虚幻的呢?

THE END
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