初中生系列

文|新智元

编|文强

还难忘英伟达轰动众东谈主的新一代GAN吗？

以伪乱果然精采东谈主脸生成，令不少研讨东谈主员都惊呼：也曾无法分别凭空和践诺！

上述东谈主脸一皆由算计机生成，StyleGAN的全新立场搬动生成器架构能遣发放色、眼睛大小等脸部特征。开首：github.com/NVlabs/stylegan

当今，这个StyleGAN也曾开源，而且附上官方TensorFlow斥逐(点击“阅读原文”了解更多)。

论文、源代码、高清Flickr东谈主脸图像数据集等统统的材料都公布了出来，非买卖使用的情况下，这些素材任你使用和修改(Flickr东谈主脸数据集参考另外的开源条约)。

Github库里还包含了一个基础的预考研StyleGAN生成器 pretrained_example.py，下载后使用关联Python代码，就不错胜仗用来生成图像了。

另一个更高等的样例是 generate_figures.py，这个剧本是用来生成论文中立场变换/夹杂、鼻子大小和发色彩整等功能。

不外初中生系列，需要提前阐明的是，要生成1024*1024分别率的图像，如果使用英伟达Tesla V100 GPU作念考研，硬件成就和考研时代如下：

“使用较少的GPU可能无法斥逐与论文相似的效力——如果你思跟咱们的技能一较上下，咱们横暴推选你使用相似数目的GPU。”

开源StyleGAN，莫非还有一点卖显卡的要素(误)。

新一代StyleGAN：图像传神到可怕，能生成寰宇万物

基于GAN的架构一个又一个推出，如若你一时代思不起来StyleGAN也不热切，多上几张图有助于你回忆：

这个模子并不竣工，但确乎有用，而且不单是可用于东谈主类，还能用于汽车、猫、局势图像的生成。

英伟达研讨东谈主员在论文中写谈，他们建议的新架构不错完成自动学习，无监督地分离高等属性（举例在东谈主脸上考研时的姿势和身份），以及生成图像中的立地变化，况且不错对合成进行更直不雅且特定于比例的斥逐。

换句话说，这种新一代GAN在生成和夹杂图像，迥殊是东谈主脸图像时，不错更好地感知图像之间专门旨的变化，况且在各式圭臬上针对这些变化作念出素质。

举例，在上头的动图中，其实面部也曾统统变了，但“源”和“神色”的彰着绮丽昭彰都得回了保留。为什么会这么？请扫视，统统这些都是统统可变的，这里说的变量不单是是A + B = C，而且A和B的统统方面都不错存在/不存在，具体取决于拓荒的攻击时势。

而StyleGAN之是以广大，就在于它使用了基于立场搬动的全壮盛成器架构：

传统生成器架构和基于立场的生成器架构对比

在传统时势中，隐码(latent code)是通过输入层提供给生成器的，即前馈蚁集的第一层(图1a)。而英伟达团队统统不详了输入层，从一个学习的常量(learned constant)开动，从而脱离了传统的测度打算(图1b，右)。在输入隐空间Z中，给定一个隐码z，一个非线性蚁集 f：Z→W当先生成w∈W(图1b，左)。

英伟达团队的生成器架构不错通过对神色进行特定圭臬的修改来斥逐图像合成。不错将映射蚁集和仿射变换看作是一种从学习散播(learned distribution)中为每种神色绘图样本的举止，而将合成蚁集看作是一种基于神色蚁集生成新图像的举止。修改神色的特定子集可能只会影响图像的某些方面。

负包袱地使用，幸免成为又一个“DeepFake”

之前，大大都研讨都蚁合在怎样普及“换脸”技能上，也便是怎样让算计机生成超传神的东谈主脸。

谁料，这种技能发展的浮滥酿成了反效力，也即所谓的“DeepFake”。当今，DeepFake已被用于指代统统看起来或听起来像果然一样的假视频或假音频。

前年底，Idiap 生物识别安全和狡饰小组崇拜东谈主 (注：Idiap研讨所是瑞士的一家半私东谈主非渔利性研讨机构，隶属于洛桑联邦理工学院和日内瓦大学，进行语音、算计机视觉、信息检索、生物认证、多模式交互和机器学习等范畴的研讨)、瑞士生物识别研讨和测试中心主任 Sébastien Marcel 和他的共事、Idiap 研讨所博士后 Pavel Korshunov 共同撰写了论文，初次对东谈主脸识别举止检测 DeepFake 的效力进行了较为全面的测评。

他们过程一系列实验发现，现时已有的先进东谈主脸识别模子和检测举止，在靠近 DeepFake 时基本不错说是无法可想——性能最优的图像分类模子 VGG 和基于 Facenet 的算法，分别真假视频造作率高达 95%；基于唇形的检测举止，也基本检测不出视频中东谈主物言语和口型是否一致。

Pavel Korshunov 和 Sébastien Marcel 指出，跟着换脸技能的束缚发展，愈加传神的 DeepFake 视频，将对东谈主脸识别技能组成更大的挑战。

“在 DeepFake 举止和检测算法之间的一场新的武备竞赛可能也曾开动了。”

StyleGAN的开源，无疑也会增强DeepFake的制作。因此，谷歌大脑研讨员Eric Jang号令，请负包袱地使用！

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