人工智慧–AI讓照片中閉眼的人「睜眼」

人工智慧之AI讓照片中閉眼的人「睜眼」

前言：據報道, Facebook一項最新AI研究成果可以幫人們徹底解決拍照閉眼煩惱。該方法不同於傳統Photoshop的簡單演算法，不僅可以檢測到「睜眼」處理應用在什麼人身上，還能對眼睛的形狀和膚色進行判斷，同時也能夠利用用戶的多張照片作為參考完善「睜眼」效果。

目前為止，有很多方法可以處理拍照時紅眼，耀斑，抖動等問題。但是眨眼問題一直是拍照的頑強對手，難以解決。隨著Facebook的最近研究成果， 改變了這個境況。

Adobe已經很好地利用了它的「上下文感知填充」工具來無縫地替換圖片中不需要的特徵或部分，比如一個突出的樹枝，或一片多餘的雲朵。假如這些不需要的特徵或部分被去除後替換的話，人們可以很好地猜測會出現什麼情況。，

但是有些特徵超出了這些工具的替代能力，其中之一就是眼睛。眼睛細節和高度可變的性質使得工具特別難以改變或真實地創建它們。一想到，人們在拍照時可能會經常閉眼或眨眼，於是Facebook決定採取一個破解這個問題的方法。

Facebook是通過一個GAN生成式對抗網路（參見人工智慧（57））來實現的。GAN本質上是一個機器學習系統，試圖愚弄自己，認為它的創造是真實的。在GAN生成式對抗網路中，系統一部分學習識別，例如識別面部。系統另一部分，基於識別部分的反饋，反覆地創建圖像，圖像實際上逐漸增長。在這種情況下，網路被訓練來識別和複製令人信服的睜開的眼睛。這已經可以完成，但是正如你在下圖中所看到的，現有方法有一些缺陷，沒有考慮到與其他形象的一致性。它們沒有直觀的理解，睜開眼睛也不會改變周圍皮膚的顏色。對於這一點，他們對眼睛、顏色或任何東西都沒有直觀的理解。

Facebook研究人員所做的就是包括有「示範性」的數據，顯示目標人睜開眼睛，從那裡，GAN生成式對抗網路不僅學習眼睛對於目標人發生了什麼，而且如何對這個特定人的眼睛進行整形、著色等。

研究結果是非常現實的：因為網路的識別部分知道這是不是某個特定人的外表，所以沒有顏色不匹配或有明顯縫合問題。

在測試中，人們誤以為這些「睜眼」照片是真實的，或者說大部分情況下，人工無法確定哪個是真實的。除非我人們明確地知道某個照片被篡改了，否則人們在看新聞稿時可能不會注意到。不過，從圖上看，甘地看起來有點怪怪的。

該方法在某些情況下仍有失敗。如果一個人的眼睛被一綹頭髮覆蓋，或者有時無法正確地重創顏色，就會產生怪異的人工製品。

但這些問題是可以解決的。你可以想像一下Facebook上自動睜眼工具的實用性，它可以檢查一個人的其他照片，使用它們作為參考來替換最近一個眨眼照片。聽起來有點匪夷所思，但對於Facebook來說， 是相當正常的，至少它可以以此來保存用戶的一兩組照片。

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