杜克大学开发全新算法 马赛克照片秒变高清人物图片

作者:张伟 来源:原创 2020-06-22

  近期,美国杜克大学(Duke University)的研究人员发明了一种新的人工智能(AI)算法,该算法能够将低分辨率模糊的图像处理成拥有丰富细节的高分辨率人物图片。研究人员将这种人工智能工具命名为PULSE,指通过生成模型进行自监督照片采样,并将毛孔、头发等细节进行还原。

  PULSE并不是让人工智能填补额外的像素,而是将它们与现有图像结合起来,寻找人工智能生成的高质量人像照片,并提供一个看起来最接近的输入图像。

  PULSE与之前DeepFake、Zao原理相似,同样依赖于GAN。研究人员表示,PULSE能够将16x16像素的人脸图像转换为1024x 1024像素高清质量图片,同时在精确度方面提升了64倍之多,此前的AI算法提升不过8倍左右。

  当然,技术是把双刃剑,GAN能够在换脸应用上起到至关重要的作用,但同样也有人会将其用在黑产之上。但技术始终是中立的,即便是换脸,只要应用的妥当依然能够发挥出它的最大价值。要知道,换脸技术早已应用在电影拍摄中。在《星球大战》中,计算机图像生成技术便根据一名女演员的脸塑造了年轻时期的Carrie Fisher的形象。再比如保罗·沃克在《速度与激情7》中的谢幕,用的都是此类换脸技术。

  此外,GAN对于未来人们的影像亦是巨大的,如在识别病灶方面,以糖尿病视网膜病变为例,增强型半监督GAN的作用便是用来对原始数据做到更好的学习,更充分利用少量带标注的数据和大量未带标注的数据,从而提高识别的准确率。

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