看看所有这些面孔。它们都不是真的-它们是由

编辑:重庆时时全天计划网 时间:2019-10-25 热度:8275℃ 来源:重庆时时全天计划网 责编: 重庆时时全天计划网

所有这些超逼真的面孔都是使用的新算法生成的,它很棒-而且有点吓人。

致谢:。

女人,孩子,不同的肤色和复杂性-无关紧要:的算法同样可以很好地生成它们。该算法将粗略特征(例如姿势和身份)与更精细的细节分开,从而在不同的位置和光照下生成面部。它甚至可以抛出一些随机的细节,如瑕疵或雀斑。

为了更好地说明这种能力,创造这种能力的计算机科学家展示了一种产生不同噪音的面部。结果确实令人印象深刻。

发电机不同层的噪声输入效应。噪音适用于所有层。没有噪音。仅有精细层的噪音。只有粗糙层的噪音。我们可以看到,人为地忽略噪音会导致无意义的“绘画”外观。粗糙的噪音会导时时平台出租致大规模的头发卷曲和更大的背景特征,而细微的噪音会带来更细的卷发,更细的背景细节和皮肤毛孔。

“我们提出了另一种发电机架构生成的对抗性网络,借用风格转移文献,“在上发表的一篇论文读到。“新的架构导致自动学习,无监督的高水平分离(例如,在人脸训练时的姿势和身份)和生成的图像(例如,雀斑,头发)的随机变化,并且它使得能够直观,规模化-特殊的合成控制。“

神经风格转移,他们在这里使用的技术,是之前用来生成合成图像的技术-想想那些让你将照片转换成特定风格的算法。想象一下,如果它是由梵高绘制的景观图像。神经样式传输通常需要三个图像:内容图像,样式参考图像和要设置样式的输入图像。在这种情况下,教会其生成对抗网络以生成许多样式:带眼镜,不同发型,不同年龄等的面孔。据我们所知,算法的输出中没有特定的弱点。

然而,该网络也试图生成猫脸-虽然结果仍然令人印象深刻,但它们并不是那么好。有些确实与真实无法区分,但有些是非常奇怪的。你能发现它们吗?

图片来源:。

“由于姿势,缩放级别和背景的高内在差异,仍然是一个困难的数据集,”团队但是,他们在不同类型的数据集上做得更好-包括汽车和卧室。

生成的汽车和卧室。图片来源:。

那是什么意思?嗯,首先,我们可能永远不会相信我们在互联网上看到的任何东西。对于的工程师和的总体进展来说,这是一项了不起的成就,但很难想象使用它的所有方法。这是非常逼真的-甚至可能过于逼真。

这是一个详细介绍面部生成过程的视频:

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