cnBeta

訂閱

發行量:1366 

微軟研究院想要開發出能夠更容易換臉的AI技術

據外媒報導,除了一套新面部偽造檢測工具之外,由微軟研究院和北京大學聯合發表的兩篇研究論文還打算開發一套新的換臉AI技術。跟其他可用的服務相比,這兩種工具都提供了高質量的結果,同時還保持了類似的性能且還可以使用更少的數據來實現這一點。

2020-01-08 10:36 / 3人閱讀過此篇文章  

據外媒報導,除了一套新面部偽造檢測工具之外,由微軟研究院和北京大學聯合發表的兩篇研究論文還打算開發一套新的換臉AI技術。跟其他可用的服務相比,這兩種工具都提供了高質量的結果,同時還保持了類似的性能且還可以使用更少的數據來實現這一點。

FaceShifter是這兩家機構提出的換臉解決方案。跟Reflect和FaceSwap一樣,這套新工具也可以將顏色、光線、面部表情等很多變化因素都考慮在內。然而,據發表論文的作者稱,這套工具的不同之處在於,它還可以解讀姿勢和角度的差異。

據了解,Faceshifter利用了一個生成式對抗網絡(GAN),在該網絡中,一個生成器會跟一個鑑別器結合進而會誤以為圖像是真實的。跟現有的工具相比,它還不需要預先了解用於換臉或人類監督的方法,而只需創建灰度圖像就能確定其是否可以分解成來自不同來源的兩張合成圖片。

除了FaceShifter之外,Face X-Ray則是一套檢測偽造面部圖像的工具。人臉交換和圖像處理在某種程度上經常被用於惡意目的,這使得科研人員研究並開發出新的AI工具來檢測這些假圖像。這套工具不需要利用用任何先前的圖像處理知識,而在只需使用大型視頻目錄FaceForensics++進行培訓即可。

結果證明,該工具能夠區分以前未見過的圖像,同時還能可靠地預測出合成區域,不過研究團隊指出,這也意味著它可能無法檢測到完全合成的圖像並且還可能會被對抗性樣本打敗。





文章標籤: