劈栗子 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
人艱必拆。
發(fā)明Photoshop的明明是Adobe,打擊PS還要靠Adobe:
官方推出的新殺器充滿了惡意,一能識別哪張照片修過了,二能看出修了哪里,三能還原最初的模樣:
被修窄的下頜骨,在AI面前完全藏不住。
手動上揚的嘴角,也被AI發(fā)現(xiàn)并沒收了。
再把AI還原的照片,和沒修過的原圖對比一下:
不過,“還原”也不一定是“變丑”。
比如,妹子的眼睛不知被誰修過,變得兩邊上翹,看上去有些刻?。?/p>
修后與修前
這時候,交給AI去還原,眼角就變回了平和的樣子,和原圖幾乎無差:
這是一張動圖
這優(yōu)秀的算法,是Adobe聯(lián)合加州伯克利一同開發(fā)的,代碼快要開源了。
讓它判斷照片有沒有修過,準(zhǔn)確率高達99.4%。
相比之下,讓人類用肉眼判斷,準(zhǔn)確率只有53.5%,幾乎是隨機猜的成績。
那么從識別到還原,是怎樣做到的呢?
怎么拉伸的,就怎么復(fù)原
首先,要有真圖和假圖的數(shù)據(jù),向AI喂食。
團隊給Photoshop寫了一個腳本,讓系統(tǒng)根據(jù)輸入的真圖,自動生成臉上各種部位被拉伸過的假圖:
然后,在真圖和假圖之間,計算出一個光流場(Optical Flow Field) 。
這樣一來,假圖到底假在哪里,自動標(biāo)注數(shù)據(jù)就行了 (如上圖) 。
然后,把真圖和標(biāo)注好的假圖, 拿去訓(xùn)練一個Dilated ResNet網(wǎng)絡(luò)。
訓(xùn)練完成之后,給網(wǎng)絡(luò)輸入一張假圖,它便能自己預(yù)測光流場:
(這看上去又是瘦過臉。)
得出光流場,AI就知道了圖像被拉伸/扭曲的過程。
然后,就可以用一個相反的過程,把P過的圖再扭回去。
那么,也該看一下效果了。
測試圖片,是一位職業(yè)修圖師的手動加工而成,AI需要找出圖像本來的樣子:
被AI看穿之后,男子的圍笑并沒有消失,只是臉大了幾圈。
然后,把AI還原的圖像,和職業(yè)修圖師加工之前的原圖,對比一下:
AI還原的臉型,和原本照片上的臉型,已經(jīng)十分接近了。
無法阻擋的真相大白。
你也會去玩吧
現(xiàn)在,代碼的狀態(tài)還是“Coming Soon”。
不過等開了源,你也可以訓(xùn)練一只反向PS神器。
沒什么事情的時候,逛逛朋友圈,讓AI幫你看看里面的自拍,原本都是什么樣子。
責(zé)任編輯:肖舒
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