有很多方法可以處理照片,比如消除紅眼或鏡頭眩光等,讓人像看起來(lái)更好看。但到目前為止,眨眼已經(jīng)被證明是拍照最難解決的問題之一。然而,F(xiàn)acebook的研究可能會(huì)改變這一切,這個(gè)研究正在以一種非常令人信服的方式將閉眼替換為睜開的眼睛。
首先,讓我們來(lái)回顧下“智能繪畫”這項(xiàng)技術(shù),當(dāng)一個(gè)程序用其認(rèn)為屬于該空間的元素填充這個(gè)空間時(shí),此技術(shù)就會(huì)被調(diào)用。特別是,Adobe通過(guò)其“上下文感知填充(context-aware fill)”充分應(yīng)用這個(gè)技術(shù),允許用戶無(wú)縫地替換不需要的特征元素,例如突出的分支或云,通過(guò)很好地模擬該處應(yīng)有的元素來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)和填充。
但有些功能超出了這類工具的替代能力,其中之一就是眼部位置的替換。眼睛的精細(xì)度和高度可變的性質(zhì),使系統(tǒng)改變或創(chuàng)建這些位置變得更難?,F(xiàn)在,F(xiàn)acebook研究團(tuán)隊(duì)決定采取措施來(lái)攻克這個(gè)問題。
Facebook通過(guò)一個(gè)生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Network,GAN)來(lái)解決這個(gè)難題,GAN本質(zhì)上是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),它試圖欺騙自己認(rèn)為其創(chuàng)作是真實(shí)的。在GAN中,系統(tǒng)的一部分學(xué)會(huì)識(shí)別面部表情,而系統(tǒng)的另一部分重復(fù)創(chuàng)建基于識(shí)別部分反饋的圖像,逐漸接近現(xiàn)實(shí)圖像。
從左至右:示范圖像、源圖像、Photoshop睜眼算法、Facebook算法。
在這種情況下,網(wǎng)絡(luò)接受了訓(xùn)練,以識(shí)別和復(fù)制令人信服的睜眼圖像,但正如你在右邊的例子中看到的那樣,Photoshop的方法看上去似乎貼在人們的眼睛上,沒有考慮與其他圖像的一致性。這是因?yàn)闄C(jī)器很幼稚,它們沒有直覺性理解能力。
Facebook的研究人員所做的就是將示范圖像數(shù)據(jù)包括在內(nèi),以顯示目標(biāo)人物睜開眼睛的圖像,從中GAN不僅了解到人像的眼睛應(yīng)該是什么樣子,而且還知道目標(biāo)人物的眼睛該如何塑造,例如如何著色等。
訓(xùn)練的結(jié)果是相當(dāng)真實(shí)和令人信服的:沒有顏色不匹配或明顯的拼接,因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)的識(shí)別部分知道這不是人看起來(lái)的樣子。
在測(cè)試中,人們錯(cuò)誤地將虛假的睜眼照片誤認(rèn)為是真實(shí)的照片,或者說(shuō)他們不能確定哪些是真實(shí)的,認(rèn)為這樣的被測(cè)試者超過(guò)了50%。除非觀看者知道一張照片被篡改,否則,如果只是在新聞采訪中滾動(dòng)瀏覽照片,可能也不會(huì)特別注意。不過(guò),如果仔細(xì)看起來(lái)還是有點(diǎn)奇怪。
據(jù)Facebook相關(guān)研究人員介紹,在某些情況下,此功能仍然會(huì)失效,如果一個(gè)人的眼睛被頭發(fā)部分覆蓋,或者有時(shí)不能正確地重新創(chuàng)建顏色,就會(huì)產(chǎn)生奇怪的偽影。目前,研究人員正在解決這個(gè)問題。
你可以想象一下,F(xiàn)acebook上的一個(gè)自動(dòng)開眼界工具的用處,它可以檢查一個(gè)人的其他照片,并用它們作為參考來(lái)代替最新的照片。這有點(diǎn)令人毛骨悚然,但這對(duì)Facebook來(lái)說(shuō)非常標(biāo)準(zhǔn),至少它可以挽救一兩張合影照片。
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原文標(biāo)題:臉書研發(fā)新AI工具:讓照片中閉眼的人重新睜眼
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