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計(jì)算機(jī)生成人像,從而使人臉的模糊變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)

倩倩 ? 來(lái)源:新經(jīng)網(wǎng) ? 2020-07-07 14:44 ? 次閱讀
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杜克大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種AI工具,可以將比以往更精細(xì)的細(xì)節(jié)轉(zhuǎn)化為令人難以置信的令人信服的計(jì)算機(jī)生成人像,從而使人臉的模糊,無(wú)法辨認(rèn)的照片變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

以前的方法可以將一張臉部圖像縮放到原始分辨率的八倍。但是Duke團(tuán)隊(duì)想出了一種方法,可以拍攝少量像素并創(chuàng)建分辨率高達(dá)64倍的逼真的面部,“想象”出細(xì)膩的線條,睫毛和胡茬等功能,這是第一時(shí)間所沒(méi)有的。地點(diǎn)。

領(lǐng)導(dǎo)該團(tuán)隊(duì)的杜克大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家辛西婭·魯丁(Cynthia Rudin)說(shuō):“在如此高分辨率的情況下,從來(lái)沒(méi)有像現(xiàn)在這樣創(chuàng)建過(guò)超高分辨率圖像?!?/p>

研究人員說(shuō),該系統(tǒng)不能用于識(shí)別人員:它不會(huì)將來(lái)自安全攝像機(jī)的散焦,無(wú)法識(shí)別的照片變成真實(shí)人物的水晶般清晰的圖像。相反,它能夠生成不存在但看上去真實(shí)的新面孔。

盡管研究人員將面部表情作為概念證明,但從理論上講,相同的技術(shù)可以拍攝幾乎所有物體的低分辨率照片,并創(chuàng)建清晰逼真的圖像,其應(yīng)用范圍涵蓋醫(yī)學(xué),顯微鏡,天文學(xué)和衛(wèi)星圖像。作者Sachit Menon ‘20,他剛從杜克大學(xué)畢業(yè),并獲得了數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)雙學(xué)位。

研究人員將在6月14日至6月19日舉行的2020年計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別(CVPR)會(huì)議上介紹他們的方法,稱為PULSE。

傳統(tǒng)方法采用低分辨率圖像,并通過(guò)嘗試使其平均與計(jì)算機(jī)之前看到的高分辨率圖像中的相應(yīng)像素相匹配,來(lái)“猜測(cè)”需要額外的像素。這種平均的結(jié)果是,頭發(fā)和皮膚中可能無(wú)法從一個(gè)像素到下一個(gè)像素完美對(duì)齊的紋理區(qū)域最終看起來(lái)模糊而模糊。

公爵隊(duì)想出了另一種方法。該系統(tǒng)不會(huì)搜索低分辨率的圖像并慢慢添加新的細(xì)節(jié),而是搜索AI生成的高分辨率臉部示例,在縮小到相同大小時(shí)搜索看起來(lái)盡可能像輸入圖像的那些。

該團(tuán)隊(duì)在機(jī)器學(xué)習(xí)中使用了一種稱為“ 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) ”(簡(jiǎn)稱GAN)的工具,這是對(duì)同一張照片數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一個(gè)網(wǎng)絡(luò)提供了AI創(chuàng)建的人臉,該人臉模擬了受過(guò)訓(xùn)練的人臉,而另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)則獲取了該輸出,并確定它是否足以令人信服以至于被誤認(rèn)為是真實(shí)的東西。第一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)驗(yàn)會(huì)越來(lái)越好,直到第二個(gè)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法分辨出差異。

Rudin說(shuō),PULSE可以從其他方法無(wú)法做到的嘈雜,低質(zhì)量的輸入中創(chuàng)建逼真的圖像。從一張人臉的模糊圖像中,它可以吐出任何數(shù)量的,栩栩如生的可能性,每種可能性看起來(lái)都像一個(gè)不同的人。

甚至是杜克大學(xué)數(shù)學(xué)專業(yè)的合著者Alex Damian ’20說(shuō),即使對(duì)于眼睛和嘴巴幾乎無(wú)法識(shí)別的像素化照片,“我們的算法仍然可以做到這一點(diǎn),這是傳統(tǒng)方法無(wú)法做到的。”

該系統(tǒng)可以在幾秒鐘內(nèi)將一張16x16 像素的面部圖像轉(zhuǎn)換為1024 x 1024像素,增加了超過(guò)一百萬(wàn)的像素,類似于HD分辨率。在低分辨率照片中無(wú)法察覺(jué)的細(xì)節(jié),例如毛孔,皺紋和發(fā)束,在計(jì)算機(jī)生成的版本中變得清晰明了。

研究人員要求40個(gè)人對(duì)通過(guò)PULSE和其他五種縮放方法生成的1,440張圖像進(jìn)行1到5的評(píng)分,而PULSE的效果最佳,得分幾乎與實(shí)際人的高質(zhì)量照片一樣高。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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