重生之AI教父

第104章 这些人都不存在

    
    “好吧。”杨明也不再坚持,但他总觉得哪里不大对劲,直觉告诉他好像有什么不大好的事情要发生。
    “孟的新技术真的相当好用啊!”在这几天的实验迭代当中,脸书的DeepFace团队已经有了好几个较大的飞跃。
    首先就是原本臃肿不堪的模型大小得到了极大的缓解,由于算子简单易用,速度也快了不少。
    看模型的训练日志,算法的性能也是一路走高,很可能超越他们之前最好的结果。
    “真不知道他是怎么想到的。”沃夫长长的叹了一口气,一个如此简洁的操作,就能够解决困扰了整个领域好几年的大难题。
    “其实这种情况是最气人的,如果他真的搞出一套非常复杂的理论和操作倒也好了。”杨明很能理解大家心里的想法:“如果他的策略当真搞得十分复杂,我们也就彻底折服了,不会生出什么幻想和遗憾。”
    “偏偏他用这么简洁简单的办法把事情给办成了,给人的感觉就像是哥伦布在海上一直开,就发现了新大陆一样。其中的智慧和努力或许很多,可总给我们一种我上我搞不好也有机会的错觉。”
    杨明的自我认识还算是清晰,知道这种‘我上我也行’的想法只是海市蜃楼,终究未堕落成键盘侠。
    几位研究人员还是相当认可孟繁岐研究成果的,只是他们完全没想到,孟繁岐为他们还未出炉的最新算法准备了怎样的一份惊喜礼物。
    人脸的识别可以说是整个计算机视觉领域当中,研究人员最多,应用范围最广,规模最大的一个方向了。
    作为一个古老的课题,人脸识别这一任务历经了传统模式识别到现代深度AI的发展,已经相当成熟。
    不过自始至终,它都被一个无法解决的难题所困扰,那就是图像中的遮挡类型问题。
    普通的相片不是Photoshop的图层,如果一样物体被遮挡住了,那么这部分信息就彻底丧失掉了。
    没有任何技术手段可以还原当时的场景,就像去马赛克一样,是不可能的,被破坏的图层是不可逆的。
    不过现在,我们有了新的办法去另辟蹊径,解决这个非常棘手的问题,那就是孟繁岐的生成式对抗网络。
    通过大规模数据的反复对抗生成,生成网络将具备非常恐怖的图像生成能力,完全可以产生非常接近现实的内容去填充遮挡部分,虽然这些生成的内容有可能与原本的内容其实毫无关系。
    可它看上去确实挺像是那么回事的,不影响人对于图像的理解。
    何况,如果它事先看过相当多目标人物的其他照片的话,生成出的部分很有可能几乎和现实完全一致。
    并且,生成还只是最基本的一方面,通过对隐藏层一些维度上参数的理解,人们甚至能够做到精细地调节图像的一些属性。
    图像特定属性的编辑,是生成技术更为进阶的应用方式。
    比如图像中,人物的情绪,脸部表情的喜怒哀乐皆可随着你的调整而做出相应的变化。
    后来十分流行的假笑表情包,就是通过控制图像中人脸的情绪,使得原本悲伤愤怒的人咧开嘴巴,夸张大笑。
    甚至有人会连贯地修改整个视频,让整个场面看起来十分滑稽,喜感。
    除了表情情绪之外,另一个后来比较流行的是年龄调节,通过修改某些特定维度的参数,人们可以直接一夜白头,又或者是返老还童。
    这些还都只是普通的图像编辑,并且只编辑其中面部的部分。
    后面还有更加高端的算法应用,比如智能换脸,智能美颜等等。
    前者在许多影视二创和鬼畜当中十分流行,人人都能‘演’三分钟大片。
    想让谁客串都可以,关公战秦琼成为可能。
    而后者则在各种直播平台上应用广泛,地上扔两只拖鞋都能给你自动上个妆。
    “不过由于现在硬件和其他技术手段的限制,我还没有办法生成非常高分辨率的清晰假图,想要直接操作整个视频也稍显勉强。”
    孟繁岐清晰地知晓目前自己可以做到哪一步,4k分辨率的高清图没什么办法,但二三百甚至五百左右的普通清晰度却是差不多够了。
    针对一下目前阶段的人脸算法,绰绰有余了。
    并且,孟繁岐如今已经有了谷歌大脑的研究员权限,调用几十张显卡不是什么问题,做这些实验的速度比起之前数十倍地增长。
    待得这个模型训练完成之后,孟繁岐计划建设一个网站,叫做[这些人都不存在],来炒起热度,使得大家关注到这种人脸的伪造生成技术。
    每次打开这个网站,都会随机生成一个栩栩如生,但实际上完全不存在的人物肖像照。
    孟繁岐准备借助自己和谷歌还有白度的关系,宣传这个网站,通过这种方式来提醒人们,使得人们注意到原来识别算法一定需要有能力去分辨,图像究竟是真的还是人工智能生成的。
    可谓是一举两得了,即宣传了自己的生成式技术,又给目前的人脸识别方向提出了一个短时间无法解决的大难题。
    而借助这一年左右的时间差,已经可以轻松妥善处理该问题的孟繁岐,将形成牢不可破的技术壁垒,迅速抢占国内人脸识别方向的市场。
    “不过即便这件事比较重要,仍旧还是要排在推荐广告算法的后面。”孟繁岐皱了皱眉头,若想创业,以后琐事一定很多。
    推荐算法这件事情不能再耽误了,它是自己目前最大的摇钱树,也是以后多个公司的核心启动资金来源。
    自己不可以因小失大,明天就要去谷歌尚海分部开始这部分内容的研发。
    在测试结果成功之前,所有其他的事情都要为它让步。
    不管是FaceGAN脸部生成技术,建立公司,还是后续的计划,建立[这些人都不存在]网站,以宣传这种虚拟生成技术,都得排在推荐算法的后面。
    等到这些内容都完成了,再抽空去和尚海卫生中心谈医疗图像智能处理的问题。
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