坐擁「後宮佳麗三千」的皇帝到底長啥樣？
相信很多愛看「宮鬥劇」的小夥伴都產生過這樣的好奇。
「宮鬥劇」歷來是熱播劇種，近些年陸續推出了很多經典作品，比如大熱的《宮》《步步驚心》《甄嬛傳》《延禧攻略》等，其中皇帝的扮演者，如陳建斌、霍建華、聶遠、陳道明、吳奇隆等演員給觀眾留下了深刻的印象。
甚至有網友稱：陳道明是真康熙本熙，氣勢演技堪稱完美。
不過誰的扮相最為經典，相信你一定有不同的看法，AI也一樣。
最近，憑藉修復老北京影像火爆全網的硬核Up主大谷@Spitzer，再次藉助人工智慧技術修復了歷代皇帝的人物畫像。不僅讓八位皇帝的相貌活靈活現地展現在我們面前，而且還加入人臉識別用能，用AI匹配了最佳扮相的明星臉.......
昨晚這條視頻一發布便衝上了微博熱搜，目前全網轉發瀏覽量已近千萬，那麼#人工智慧還原的明清皇帝#到底長啥樣？
我們一起來欣賞下~
AI『復活』帝王相貌
康熙帝畫像
AI腦補後的康熙帝。
在陳道明、劉德華、張國立、焦晃等經典演員扮相中，陳道明最高，達到了48.82%，劉天王最低只有16.49%。
再來看看雍正帝
看到還原後的雍正帝，你想到了誰？
AI想到了張豐毅，他的相似度最高達到了39.57%。其次陳佳斌（28.98%）、唐國強 （20.30%）、吳奇隆（5.51%）。
乾隆帝畫像
被網友們吐槽為「渣渣龍」、「大豬蹄子」的乾隆，被AI復原後果然還是最帥。
AI認為這張帥氣的臉與張國立老師最為相似，佔到了27.34%，而《延禧攻略》裡的扮演者聶遠僅有13.37%。
不過也有不少網友表示，修復後乾隆跟演員于震更像。
富察皇后
勤儉持家額富察皇后，是乾隆帝的一生摯愛，37歲去世後，乾隆對她的悼念持續了一生。
有網友表示，AI修復後的富察皇后很美很溫柔，有點像倪妮，你覺得呢？
除了以上幾位皇帝和皇后，大谷還修復了朱棣（永樂帝）、朱高熾、朱祁鎮、朱由檢（崇禎帝）等幾位明朝皇帝。
如果想看老朱家帝王是不是傳說中的鞋拔子臉可以戳下方完整視頻~
『復活』背後的AI原理
這不是大谷第一次用AI技術修復古代帝王畫像，之前他還曾修復過宋代皇帝的相貌，也加入了人臉識別功能。
大谷Spitzer的微博_微博 (weibo.com)
這些修復作品採用的AI技術基本一致。
根據UP主大谷的介紹，這次使用到的臉部生成技術是PaddleGAN和Artbreeder，同時用AI Studio 生成了臉部動態。
提到面部圖像生成，我們必然會想到生成式對抗網絡GAN。GAN近年來被廣泛應用於無監督學習任務以及生成任務中，它通過讓兩個神經網絡相互博弈的方法，常用於生成以假亂真的圖片、影片、三維物體模型等。
PaddleGAN是基於百度深度學習框架PaddlePaddle開源的一個圖像生成模型庫，該庫提供了七種簡單易上手，可一鍵運行的GAN模型，包括：
CGAN：條件生成對抗網絡，一種帶條件約束的GAN，使用額外信息對模型增加條件，可以指導數據生成過程。
DCGAN：深度卷積生成對抗網絡，將GAN和卷積網絡結合起來，利用卷積神經網絡作為網絡結構進行圖像生成，可以得到更加豐富的層次表達。
Pix2Pix：利用成對的圖片進行圖像翻譯，即輸入為同一張圖片的兩種不同風格，可用於進行風格遷移。
CycleGAN：可以利用非成對的圖片進行圖像翻譯，即輸入為兩種不同風格的不同圖片，自動進行風格轉換。
StarGAN：多領域屬性遷移，引入輔助分類幫助單個判別器判斷多個屬性，可用於人臉屬性轉換。
AttGAN：利用分類損失和重構損失來保證改變特定的屬性，可用於人臉特定屬性轉換。
STGAN：由百度和哈工大聯合研發，在原有的ATTGAN基礎上，引入GRU結構，更好的選擇變化的屬性，可用於人臉特定屬性轉換。
另外，Artbreeder是一款爆火的圖像自動生成網站，可以在線隨機生成頭像、專輯封面、風景圖片以及二次元頭像。
https://artbreeder.com
Artbreeder支持自己上傳圖像，通過選定兩個或多個圖片可融合成新的圖片內容或風格，同時也可以在此基礎上生成全新的圖像。
在臉部的動態效果方面，大谷採用的AI Studio是百度公司的一站式開發平臺。AI Studio是一個囊括了 AI 教程、代碼環境、算法算力、數據集，並提供免費的在線雲計算的一體化編程環境。
如何使用以上技術復原皇帝相貌，大谷並未給出詳細說明，不過有關PaddleGAN、AI Studio的使用方法及功能相關連結已經進行了詳細介紹，感興趣的朋友可以到文末獲取連接。
此外，大谷還使用了中科院研發的AI面部識別開源項目SeetaFace來製作完成明星臉匹配系統，它通過對比這些皇帝扮演者演員的臉部特徵形成一個相似度排名，從而找到和歷史人物最接近的明星臉。
SeetaFace2 已在GitHub開源，並收割了1.7k星標。它是一個完整的人臉識別項目，其中包括了人臉檢測模塊 FaceDetector、面部關鍵點定位模塊 FaceLandmarker 以及人臉特徵提取與比對模塊 FaceRecognizer。其中，
FaceDetector：採用級聯CNN，在100個誤檢情況下，FDDB上召回率達到92％。
FaceLandmarker：採用FEC-CNN，在300-W測試下平均定位誤差僅為0.069。
FaceRecognizer：在ResNet50（殘差網絡）下，識別通過N+1場景，1000人底庫首選識別率超過98%。
SeetaFace2採用標準C ++開發，全部模塊均不依賴任何第三方庫，支持x86架構（Windows，Linux）和ARM架構（Android）。此外，在上層應用方面，SeetaFace2支持但不限於人臉門禁，人臉檢索、動態識別、無感考勤，身份驗證等。
One More Thing
最後大谷強調，這些AI看著皇帝畫像自行腦補的人臉，不代表真實的歷史形象。
另外，畫師在為皇帝作畫時也肯定進行過一定程度的藝術處理，所以歷史上的皇帝是否真長這個樣子，我們猶未可知。
不過這並不妨礙AI的動態修復為我們帶來的新奇感受。不少網友表示，已經迫不及待地想看『復活』後的四大美女、唐宋詩人、嶽飛呂布項羽了。
而大谷本人也給出了回應，期待他接下來的AI創作~