隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,其用途也變得豐富多樣,而在與圖像結(jié)合方面,AI 面部識別技術(shù)和創(chuàng)建逼真圖像的算法一直備受關(guān)注。

近日,這一領(lǐng)域似乎又取得了新的突破:一種名為 DeepFaceDrawing 的 AI 圖像轉(zhuǎn)換器能夠根據(jù)簡單的素描草圖,創(chuàng)建出足以以假亂真的人臉圖像,并取得了不俗的成果。

AI與圖像:逼真的假象

其實,當下已經(jīng)有一種 AI 算法,可以幫助我們繪制出 3D 物體的平面圖片。該算法使用圖論(graph theory),首先獲取 3D 模型作為輸入,并逐步進行細分,最后繪制出這一 3D 對象的平面圖像作為輸出。

但是,如果將這個過程倒轉(zhuǎn)過來,我們就能得到另外一種算法——該算法可以從粗糙的繪畫圖紙中獲得逼真的圖像。雖然這看起來像是科幻小說中的場景,但一年半前,NVIDIA 的科學(xué)家就已經(jīng)開始使用它了。

人們可以從左邊下側(cè)的選項中選擇要繪制的內(nèi)容,并在右側(cè)獲得逼真的圖像輸出,然后能夠得到攝影般的風(fēng)景圖像。但是它也具有局限性——不能創(chuàng)建出逼真的人臉。

實際上,為了達到這一目標,科學(xué)家們也做出了許多努力,然而多數(shù)類似的AI算法框架都需要詳細的、繪制良好的草圖。因此實用性、普遍性都不夠高。

而一個全新的AI算法正在解決這些問題,這就是 DeepFaceDrawing:從素描草圖中深度生成面部圖像。

據(jù)了解,該項目由北京中國科學(xué)院和香港城市大學(xué)的一個團隊創(chuàng)造,DeepFaceDrawing 也是迄今為止最先進的圖像生成器之一。

手殘黨也能畫出攝像級人臉

DeepFaceDrawing 實際上是一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像-圖像轉(zhuǎn)換技術(shù),從非常簡單粗糙的素描草圖開始,創(chuàng)建出逼真的人臉圖像,這一設(shè)計旨在幫助那些繪圖經(jīng)驗很少的人。

根據(jù)該團隊的說法,“我們的主要想法是從真實的面部素描圖像中隱式地學(xué)習(xí)一個合理的面部描寫空間,并在該空間中找到最接近的點來模擬該輸入草圖。”

DeepFaceDrawing 的深度學(xué)習(xí)框架使用模塊來生成圖像-CE(組件嵌入),FM(功能映射)和IS(圖像合成)。CE模塊本質(zhì)上可以識別一些最突出的面部特征,例如眼睛,鼻子,嘴巴和目標面部的“剩余”部分。然后,FM和IS模塊一起“將組件特征向量映射到逼真的圖像”。

使用這一技術(shù)時,用戶只需要繪制一張草圖作為參考圖像,而后就能獲得與您的草圖相匹配的接近照片般逼真的人臉。有趣的是,在繪制毛發(fā)之前,它還會自動提供一些繪畫起點。但是,如果我們選擇自己創(chuàng)造想要的發(fā)型,它也會按照我們的圖紙如實地進行。

不僅如此,它還提供了更多驚人的功能,例如:可以幫助用戶調(diào)整不同的面部特征,并且一處調(diào)整可以同時映射到許多可能的人臉上。

它還具有一個有趣的功能——用戶可以不畫任何東西,只需要選擇幾個自己喜歡的面部特征,就可以得到它們組成的理想的臉。這就是所謂的人臉復(fù)制粘貼(Face Copy-Paste)。

新突破,新用途,新 BUG

這一 AI 轉(zhuǎn)換器能夠創(chuàng)建一些令人難以置信的逼真的人臉圖像。但是,仍有一些問題需要解決。

例如,一個女人的素描中,兩只眼睛大小不一,而在AI對應(yīng)著產(chǎn)生的圖像中,眼睛的不同甚至導(dǎo)致了面部其他特征發(fā)生變化,這顯然不是繪畫者最初的目的。

而且,DeepFaceDrawing 似乎也主要產(chǎn)生以白種人或拉丁美洲對象為特征的圖像。但是,解決這些問題也只是時間問題。

在實際生活中,這項技術(shù)也可能有許多用途。該團隊指出,他們的框架在“犯罪調(diào)查,角色設(shè)計,教育培訓(xùn)等”方面特別有用。

此外,也有人堅信,數(shù)字藝術(shù)家們將在不久的將來采用這種技術(shù),它將幫助藝術(shù)家們將自己的藝術(shù)構(gòu)想變?yōu)楝F(xiàn)實,這不僅能夠提高契合度,還有利于縮短實際的執(zhí)行時間。