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[導(dǎo)讀]跟四年前的水平相比,今天我們使用人工智能來繪制虛擬的人物已經(jīng)達(dá)到爐火純青、難分真假的地步。而根據(jù)論文的署名作者來看,三名作者無一例外都是來自NVIDIA(Tero Karras、Samuli Laine、Timo Aila)。

跟四年前的水平相比,今天我們使用人工智能來繪制虛擬的人物已經(jīng)達(dá)到爐火純青、難分真假的地步。而根據(jù)論文的署名作者來看,三名作者無一例外都是來自NVIDIA(Tero Karras、Samuli Laine、Timo Aila)。

 

 

左邊灰白的是四年前的人工面孔,右邊的兩張是現(xiàn)在繪制的

相信大家都已經(jīng)看過上面這副頭圖,左邊這些灰色的面孔是四年前在一篇題為《生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Nets)》論文中作為材料出現(xiàn)的,這篇論文出自加拿大的蒙特利爾大學(xué),有八名署名作者,論文其中就有列舉這些通過人工智能來生成的虛擬面孔。而在本月的早些時候,三名來自NVIDIA的工程師發(fā)表一篇題為《基于樣式的生成式對抗網(wǎng)絡(luò)生成器架構(gòu)(A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks)》的論文,而在這篇四年后的論文當(dāng)中,工程師材料介紹部分就有出現(xiàn)上圖右側(cè)這兩幅使用同樣的原理生成的、看起來已經(jīng)無比接近真人、但實際上依然是虛擬的照片。

如果看回論文原文當(dāng)中的材料部分,你會發(fā)現(xiàn)這套人工智能生成面孔的技術(shù)有趣的地方在于可以根據(jù)需求生成你想要的類型的虛擬面孔,比如說古銅色皮膚、大眼大嘴、毛發(fā)濃密的拉丁人群,或者是金發(fā)碧眼、膚色白皙的高加索人種,只要給予樣本就能生成很多相同類型的虛擬面孔。

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