以假亂真，也是AI的強項

Esther｜ 撰文

常言道：耳聽為虛，眼見為實。隨著科技的發展，即使是近在眼前的東西也能造假了。不僅出現了網路照騙，視頻也越來越難辨真假了：在過去幾年裡，欺騙我們眼睛的是「男巫」Zach King不可思議的「剪輯魔術」，而現在，計算機竟然也能搖身一變扮成人類主持播報新聞了。

前不久，微博熱搜上火了一個「AI合成主播」，據說他以真人為原型，不僅能模擬人聲，表情和嘴型都和真人無異。這位主播由搜狗和新華社合作，利用AI對視頻源中的人臉信息進行檢測、提取、重塑，結合唇部識別、情感遷移、語音模仿等技術打造而成。

另外，一些將靜物掃描變成動態3D模型的掃描技術也可以結合AI，讓模型的動作更加自然。華為曾展示用Mate 20 Pro進行3D建模，然後基於AI演算法展示動態的建模物體，例如上放視頻中的熊貓，還可以疊加至AR場景，再合適不過。

其實，AI合成已經不是新鮮事，在視覺影像的操控方面，它竟可以達到逆天的效果。利用GAN（生成對抗網路）AI的圖像合成可應用在多個場景，包括動作合成、光線合成、靜態圖合成、視頻合成等等，接下來我們一起細數下近年來AI都合成了什麼。

讓照片中的你睜眼

從左到右按順序：真人睜眼圖、真人閉眼圖、Photoshop合成圖、Facebook工具合成圖

跟好朋友一起照相，大家都美美的，你卻閉眼了，怎麼辦？Facebook的AI工具或許可以幫到你！據悉，Facebook利用GAN學習系統，讓其中一部分學習人臉的面部表情，另一部分重複創建睜眼的圖像，最後從中篩選出最接近現實的結果。

類似的技術Photoshop其實也有，比如其「context-aware fill」（內容識別填充）也可以用睜開的眼鏡替換緊閉的眼睛。不過從效果上來講，Photoshop合成的眼睛更像是直接貼在人臉上，而Facebook的技術則更加自然。

輕鬆替換像素

說到Photoshop的內容識別填充功能，今年9月，Adobe曾展示過用Adobe Sensei AI強化後的這項功能，在效果上更加自然，步驟也更加簡單。

夜晚變白晝

Night Sight效果對比

AI P圖現在也可以在手機上完成了，谷歌今年10月曾推出應用於Pixel手機的「Night Sight」夜拍功能，即使不開上光燈，也能強化手機的夜拍效果。

據青亭網了解，這款工具採用了多種演算法，其中一個用於合成多張照片；一個用於將照片進行對比，以便讓軟體識別和去除不規則噪點（低亮度照片中尤其多）。谷歌科研人員用一系列低亮度照片與專業人士提亮過的版本，通過機器學習訓練了一款AI，它會將演算法降噪跟合成過的照片進一步優化。

憑空造人

考眼力時間到了，上圖中哪個是真，哪個是假？答案是。。。沒有真的，這些全是NVIDIA的前科研人員用AI合成的！

目前就職於谷歌的Ian Goodfellow這項技術的開發人員，他使用的是自己在2014年提出的技術：利用神經網路訓練AI生成圖像，也就是奠定了後來機器學習的非監督式學習方法，生成對抗網路（GAN）。GAN的主要原理是，通過讓兩個神經網路相互博弈的方式進行學習，一個神經網路用於合成逼真的圖像，另外一個用於識別這些合成圖，在不斷訓練後，神經網路偽造圖像的技術就越來越強。

用AI畫餅充饑

DeepMind在GAN的基礎上提出了BigGAN學習模型，它們的區別在於，GAN通常訓練一次只能生成一種類型的圖像，而BigGAN可使用從網路搜集的1400萬張圖片，來訓練可合成數千種類型圖片的AI，這也就需要128個專業的谷歌TPU機器學習處理器的支持。

Mario Klingemann作品

該公司發布了一款BigGAN學習模型供大家嘗試，有的人製作出了充滿異域色彩的奇怪物種，還有一位AI藝術家Mario Klingemann研發了一種結合音樂和BigGAN生成視頻的技術。

AI幫你跳舞

說到視頻，我就想到MV，說到MV，我就想到跳舞。對於AI合成來說，動態與靜態圖像必然兩開花，對吧。

今年8月，美國加州大學伯克利分校的四名研究員研發了一項利用AI代替人跳舞的系統，過程是將視頻源中真人跳舞的動作通過程序進行解析，拆成簡單的比劃，也就是由骨骼點組成的圖像，然後用神經網路合成另一個人跳舞的視頻。

據悉，要訓練這樣一款AI，不僅需要使用跳舞的視頻源，還需要需要合成的人的視頻樣本，一部分程序將從兩種視頻中提取對象的外形信息，另一部分將學習如何生成任意動作的逼真人像。

最後生成的效果有點像好萊塢常用的動作捕捉技術：例如各種超級英雄、外星人、《猩球崛起》中由Andy Serkis扮演的凱撒，不過機器學習模型可大大提高動作捕捉的效率。

《速度與激情7》在拍攝期間，曾因男主角Paul Walker意外去世，不得不利用CG和3D動作捕捉，讓Walker的弟弟重塑他的角色，如果當時使用了AI，或許任何人都可以扮成Walker，拍攝的進度也能大大加快。

逼真的換臉術

左：John Oliver；右：Stephen Colbert

今年9月，美國卡內基美隆大學的科研人員利用GAN，訓練了一款變臉AI，它能夠將脫口秀主持John Oliver變成另一名脫口秀主持Stephen Colbert，從圖片中來看，合成的Colbert的面部表情和本人吻合度極高。

這種技術與此前非常火爆的AI環鏈應用Deepfake相似，不僅能你變成外形相似的另一個人，甚至還能變成完全不同的人。

將黑白草圖變成2K視頻

NVIDIA與MIT CSAIL（計算機科學與人工智慧實驗室）在今年九月曾發表論文，闡釋了一個修改街景視頻的技術，它還能夠將視頻中黑白的草圖合成為逼真的真人。

這種視頻到視頻的合成技術在計算機視覺、機器人學和電腦繪圖，甚至識別夜間環境的HUD平視顯示器中得到應用。

AI是一把雙刃劍

AI合成的圖像越來越能以假亂真，雖然它很適合在製作電影特效等場景得到應用，但同時也帶來一些隱私和安全的問題，比如：高科技罪犯利用合成視頻去騙受害人家人、用合成圖像偽造本人認證（前不久3D列印的頭像已經能解鎖部分安卓手機）、合成重要人士講話製造假新聞等等。為了對抗這些潛在的危險，紐約奧爾巴尼大學的科研人員訓練了一種AI演算法，可通過觀察眨眼來識別虛假視頻。

因此，以前上網被人警告不要相信對方跟你聊天的是不是真人，而在AI時代則需要注意：不要完全相信你在網上看到的東西！

（END）

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！