大數(shù)據(jù)文摘出品
作者:蔣寶尚、魏子敏
先做一個簡單的小測試。
這里有幾組圖片,不要懷疑,每組圖片都有一張是合成的“假臉”。
左邊為假
右邊為假
左邊為假
StyleGAN:圖片生成新神器
上面的那三組圖片來自最近在reddit上爆火的一個網(wǎng)站——“哪張臉是真的(which face is real?)”,網(wǎng)友們非常熱情地將結(jié)果在網(wǎng)站上進(jìn)行比拼,并貼出了測試結(jié)果。
你可以打開下面的網(wǎng)址,自己進(jìn)行更多的圖片識別測試????
http://www.whichfaceisreal.com/index.php
生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)自從2014年Ian Goodfellow提出之后,到今天已經(jīng)發(fā)生了天翻地覆的變化。
早期生成的圖片還非常“辣眼睛”,遠(yuǎn)不能騙人。比如2004年的這批“假臉”。
但是經(jīng)過十多年的發(fā)展,現(xiàn)在生成的圖片已經(jīng)和真實的相差無幾了,不是老司機(jī)根本識別不出來。
比如說你在文章開頭看到的幾組圖片。說真的,文摘菌在剛剛開始玩的時候幾乎全靠“蒙”!有幾次甚至覺得假臉比真的臉還要逼真。
看了下相關(guān)介紹,果然,網(wǎng)站上所采用的圖片全部是用StyleGAN生成的。
StyleGAN來自英偉達(dá),可以說是近期火遍全網(wǎng)的“造假”神器了。與其他生成器不同,StyleGAN可以根據(jù)需要更改生成圖像的結(jié)果,繪制出的圖片更加逼真,不僅可以創(chuàng)造假的人類肖像,也被瘋狂應(yīng)用于其他機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用項目,例如汽車、房間、甚至是動漫人頭等。
假房網(wǎng)”:從圖片到文字描述均由計算機(jī)自動生成
上圖是在Reddit最近也頗多人討論的”假Airbnb”網(wǎng)站“,它也是由StyleGAN生成的,網(wǎng)站上的圖片和文字所描繪的根本不是實物。
網(wǎng)站地址:
https://thisairbnbdoesnotexist.com/
這只假房生成網(wǎng)站每次刷新都會出現(xiàn)一個虛假的房源,網(wǎng)頁上的照片、文字描述、發(fā)布的人頭像均由計算機(jī)自動生成。由于使用的模型非常簡單,文字描述多有不合邏輯之處,但猛地一看還是能以假亂真。
StyleGAN最初是由英偉達(dá)在一篇論文中《一種用于生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的基于生成器體系結(jié)構(gòu)的方式(A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks))
論文下載地址:
https://arxiv.org/pdf/1812.04948.pdf
據(jù)論文介紹,StyleGAN是一步一步地生成人工圖像的,從非常低的分辨率開始,一直到高分辨率(1024×1024)。通過分別地修改網(wǎng)絡(luò)中每個級別的輸入,它可以控制在該級別中所表示的視覺特征,從粗糙的特征(姿勢、面部形狀)到精細(xì)的細(xì)節(jié)(頭發(fā)顏色),而不會影響其它的級別。
這種技術(shù)不僅可以更好地理解所生成的輸出,而且還可以產(chǎn)生最高水平的結(jié)果,即比以前生成的圖像看起來更加真實的高分辨率圖像。
所以說,StyleGAN是一篇突破性的技術(shù),它不僅可以生成高質(zhì)量的和逼真的圖像,而且還可以對生成的圖像進(jìn)行較好的控制和理解,甚至使生成可信度較高的假圖像變得比以前更加的容易。在StyleGAN中提出的一些技術(shù),特別是映射網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)實例標(biāo)準(zhǔn)化(AdaIN),可能是未來許多在GAN方面創(chuàng)新的基礎(chǔ)。
“打假”有術(shù)!識別假圖片小技巧
這么逼真的假圖片,就沒有辦法識別了么?別慌,再聰明的AI在造假時,都還是會留下一些痕跡。專業(yè)的研究者們一邊造假,一邊也給大家留下了一些“打假”小技巧。
斑點
StyleGAN算法雖然厲害,但是有個顯著的特點,就是生成的圖片往往會有閃亮的斑點,雖然這些斑點看起來像是照片放久了,化學(xué)反應(yīng)的產(chǎn)物,但是這確是這些合成圖片致命的缺點。
這些斑點可以出現(xiàn)在圖片的任何地方,頭發(fā)以及背景區(qū)域出現(xiàn)的概率大。
這些有斑點的圖片,都是假的,都是用GAN合成的。
背景問題
另一個致命的缺點會出現(xiàn)在照片的背景圖上,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在對人物圖像的面部進(jìn)行識別的時候,往往不會非常重視。在一些情況下,照片的背景會顯得非常的凌亂,不要多想,這并不是印象派的畫作,是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在生成圖片的時候,對背景處理的不夠好。
眼鏡
即使StyleGAN已經(jīng)非常強(qiáng)大,但是和他的前輩們一樣,同樣無法完美的處理眼鏡,最常見的問題是眼鏡的兩邊不是對稱的。就拿框架來說,通常合成的圖片,左邊的框架風(fēng)格和后邊的框架風(fēng)格不太一樣,如下圖,框架的一側(cè)有時候會出現(xiàn)彎曲以及鋸齒狀。
其他不對稱問題
除了眼鏡之外,有些時候面部毛發(fā)也會出現(xiàn)不對稱問題。左耳和右耳佩戴的耳環(huán)也不一樣,以及衣領(lǐng)在左右兩側(cè)也會出現(xiàn)不同的形狀。
現(xiàn)在,對稱性往往是人臉生成算法的一大挑戰(zhàn),我們完全可以利用它的這個弱點,對其一擊致命。
頭發(fā)
一般來說,合成的人物圖片,頭發(fā)往往都不會很逼真, 有時在臉上或其他地方頭發(fā)會斷開,如下第一張圖所示,有的時候人物的頭發(fā)會太直,以及會呈現(xiàn)條紋狀。正如Kyle McDonald 所說,就像有人用調(diào)色刀弄亂了一堆丙烯酸樹脂。在一些情況下,頭發(fā)周圍可能出現(xiàn)一些奇怪的光圈或者光暈,如中間那張圖所示:
背景熒光
另一個有趣的缺點是,熒光顏色有時會從背景出現(xiàn)到頭發(fā)或面部。
牙齒
牙齒不容易渲染。 通常牙齒是奇數(shù)或不對稱的。 在某些情況下,合成的人物圖片會出現(xiàn)三顆大門牙。
如果你仍然對GAN生成的圖片感到恐懼,文摘菌曾經(jīng)寫了更詳細(xì)的文章《GAN生成的假臉太逼真了!別怕,十招教你識別AI生成的假圖像》來幫你識別假照片,戳這里獲得更多技巧。
好了,現(xiàn)在你應(yīng)該知道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難生成什么東西了吧,你可以像找玩找茬游戲一樣,找到每張合成圖片的致命缺點,培養(yǎng)你對識別真實圖片的信心。
“打假”技能考核開始
看完這些技巧,再來測試一下各位的打假能力吧,再來測試幾組圖片,看看你的“看圖”能力是否提高????
左邊是假的,注意頭發(fā)光圈
右邊是假的,注意凌亂的背景
右邊是假的,注意光斑
“打假”網(wǎng)站從何產(chǎn)生?
最后,也為大家再介紹一下,這個有趣的“打假”網(wǎng)站是怎么誕生的。
這個項目來自華盛頓大學(xué)的一門網(wǎng)紅課程“抵制狗屁——calling bullshit。授課老師分別是生物系的Carl Bergstrom和信息學(xué)院的Jevin West。
這門課火起來部分來自這個桀驁不馴的名字,至于為什么叫“bull shit”,課程介紹是為了抵制目前存在的各種bullshit信息,包括公然罔顧事實和邏輯的語言、數(shù)據(jù)、圖表,以及其他呈現(xiàn)方式。
當(dāng)然,在這個粗俗的課名之下,是非常嚴(yán)肅的課程設(shè)置。
兩位老師在課程網(wǎng)站的教學(xué)大綱頁面公布了全部的課程內(nèi)容和閱讀材料。感興趣的朋友可以仔細(xì)閱讀。以下我做一個簡單的介紹和分析。
教學(xué)大綱:
http://callingbullshit.org/syllabus.html
在引言部分,課程使用的是普林斯頓大學(xué)教授Harry Frankfurt的文章《On Bullshit》。其實他出版了一本書就叫《On Bullshit》。南方朔將其翻譯成了中文,在臺灣出版的時候用的書名是《放屁!名利雙收的捷徑》,在大陸出版的時候則用了非常保守的譯名《論扯淡》。
第2周引入了一些常見的分辨狗屁的方法。第3周介紹的是孕育狗屁的生態(tài)系統(tǒng),比如社交媒體如何促進(jìn)了狗屁的傳播。
接下來的幾周,課程從統(tǒng)計學(xué)和邏輯的角度切入,具體分析了一些狗屁的類型,包括混淆相關(guān)性和因果關(guān)系、中位數(shù)和平均數(shù)、“檢察官謬誤”等。課程還單獨辟出一周介紹了數(shù)據(jù)可視化中常見的誤導(dǎo)。
第7周的大數(shù)據(jù)部分,關(guān)注的是在大數(shù)據(jù)和算法的光鮮外表之下,“垃圾進(jìn)、垃圾出”的現(xiàn)象,以及對機(jī)器學(xué)習(xí)的濫用、具備誤導(dǎo)性的參數(shù)等。
其后幾周深入科學(xué)研究領(lǐng)域,介紹了“發(fā)表偏倚(Publication bias)”、“掠奪性發(fā)表(Predatory publishing)”等概念,以及學(xué)科之內(nèi)、學(xué)科之間互相批評的倫理。
第11周是關(guān)于假新聞的。內(nèi)容包括假新聞的經(jīng)濟(jì)驅(qū)動、回音室效應(yīng)、如何進(jìn)行事實核查等等,都是新聞實驗室經(jīng)常談到的內(nèi)容。如果這門課開設(shè)在新聞學(xué)院,那么這方面的內(nèi)容足夠擴(kuò)展成整整一門課了。不過因為這門課的重點放在了科學(xué)上,所以新聞方面的內(nèi)容被壓縮到了一節(jié)課。
最后一周講的是如何駁斥狗屁。針對不同的受眾,需要用到不同的策略。這方面的內(nèi)容基本上就是傳播學(xué)中的說服效果研究。
這門課程在2017年的春季開課,現(xiàn)在已經(jīng)結(jié)束,老師也把課程的全部視頻放到了YouTube上,感興趣的同學(xué)打開下面的網(wǎng)址進(jìn)行觀看哦????
https://www.youtube.com/playlist?list=PLPnZfvKID1Sje5jWxt-4CSZD7bUI4gSPS
本文題目:“假臉”橫行!這個良心網(wǎng)站教你如何成為“打假”專家-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題來源:http://www.rwnh.cn/article6/cejhig.html
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