求求你們,別用AI換臉搞黃色了

2021-12-12 DataCastle數據城堡

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文 / 小雷嗶嗶(公眾號:xiaoleibbb)

提起AI換臉這茬,不知道小夥伴們腦海裡浮現的是什麼畫面?

想必都是一些不能公開播放的場面。

不過也不能怪誰,AI換臉這項技術過於強大,經常被心懷不善之人利用,淨做一些不正經的事兒。

比如一些人通過DeepFake,把「神奇女俠」蓋爾加朵的臉換到一些成人影片上,製作完成後放到網上售賣致富。

人家明星聲譽有損,而這些人啥也沒付出,躺著就能賺錢,這就是AI換臉最大的爭議之一。

當然,像AI換臉和AI修補面容等技術,本身並無好壞之分,關鍵在於用戶如何使用。

在很多使用場景下,即使不拿來搞黃色,它的玩法也可以很豐富有趣,甚至讓人大吃一驚。

喏,最近油管上有一位叫AIみかん的寶藏博主。

他用AI技術把一些經典漫畫角色做成真人版,目前已經推出三期視頻。

先來看看《咒術回戰》的角色還原程度,作為今年最火的漫畫之一,大夥的期待值勢必不低。

禪院真依在漫畫裡是個短頭髮的酷女孩,經過AI真人化後,無論是髮型還是眼神都還原得挺到位。

還有那個渾身散發的陰氣的長相,被AI真人化後,整體形象和原版差異不大。

就是這炸毛的髮型和原版不搭,少了點神韻。

除此以外,這位博主還對《灌籃高手》進行了AI真人化。

赤木晴子、流川楓、櫻木花道,這些經典的角色仿佛突破次元壁般,以真人形象呈現。

回想起上次看到如此驚豔的AI技術,還是在上次。

不過,光看別人做多沒意思啊,自己動手整一些漫畫角色的真人化不是更有意思?

想法有了,接下來就得付諸行動。

根據博主的個人簡介,發現他視頻中的那些真人化漫畫形象,都是使用Artbreeder製作而成的。

這玩意兒甚至不是什麼使用步驟複雜的軟體,它只是一個網站。

(生硬機翻,將就著看)

經過簡單的複製粘貼+回車,網頁在瀏覽器中緩緩打開。

看到下面的「free to use」沒,這網站居然是免費的...

如果大家有谷歌帳號,可以選擇一鍵登錄,實在沒有也能自行註冊帳號,非常方便。

登錄進去後,網站首先是提供了一些人臉供我們選擇。

點進去才知道,這原來是個「捏臉模擬器」,不過這裡對人臉可做的調整不算多。

只能調調膚色、年齡、表情、五官和長相偏向(歐美、亞裔、西班牙)之類的。


以這位帥哥為例,給他折騰一下外貌。

咱們可以先讓他微笑一下,做人嘛,最重要的就是開心。

再讓他嚴肅一點,加點成熟的鬍子,一個成熟的高冷男人就出來了。

給他加上黑色的頭髮和和睿智的大眼睛,整個長相更加亞裔化。

當然,無論咱們怎麼調都得有個度,如果把某一項拉到頭,很容易會出現這種陰間人臉,請勿模仿。

這網站的AI技術還支持把某張人臉的下一代長相計算出來。

不過,這好像就是換了個髮型和性別吧……

那麼,我們再來點高級的玩法試試,「人臉雜交」。

這同樣是網站提供的一項功能,說白了就是把兩張人臉毫無違和感地混合在一起。

試試把上面那個帥哥和一個女生的人臉混合,生成的圖像確實有內味兒了。

而下面還有兩個調整條,用於調整合成的人臉和風格「更像誰」。

眼睛與皮膚更接近男生,而五官又很像女生,頗有一個混血的感覺。

經過上面一番折騰後,總算是搞懂了Artbreeder的主要玩法。

接下來才是真正的重頭戲,做個自帶輪迴眼美瞳的佐助真人版怎麼樣?

要捏一個類似的真人照片,我們得先找到兩個人臉進行混合。

一個擁有與佐助類似的五官神情,另一個則擁有與佐助相似的臉型。

初步混合出來的人臉是這樣的,臉型和鼻子已經有一丟丟像了,但眼睛、鼻子和髮型還差挺多的...

再微調一下,此時的五官和佐助比較契合,靜態眼神和臉型都有點相似。

不過,由於佐助這膚色白得有點不正常,怎麼調系統裡都調不合適。

而佐助這個祖傳刺蝟頭,更是翻了很久照片都沒找到合適的。

搜索「long hair」,得到的也基本是一些丸子頭或自然留長的髮型。

想來也是,哪有人在現實中會有這種刺蝟頭啊。

不過,歸根到底還是因為自身水平有限。

像油管博主AIみかん用的也是同一個方法,但他的還原效果卻越級吊打小雷的半成品,人與人的差距也不過如此。

雖然網站支持直接上傳圖像來生成真人化形象。

但說實話,實際的效果不能說很差,簡直是毀原型的存在。

吶,左邊是原圖,右邊是經過Artbreeder生成的真人化形象,em……

像這種整個人臉都模糊的圖,無論再怎麼調整,都很難還原成「真人」。

他的形象註定是扭曲的,畢竟目前AI還沒辦法做到把漫畫全自動真人化。

至於為什麼嘛,這就要從Artbreeder網站所使用的生成對抗網絡(GAN)技術說起了。

估計很多玩AI換臉的小夥伴都聽過GAN,它屬於一種「互相打架」型技術。

這技術的原理就是讓兩個神經網絡互相博弈,直到兩個神經網絡都處於均衡的狀態為止。

而這兩個神經網絡分別是生成器和判別器。

生成器的任務是把生成的圖片無限接近於真實圖片,判別器則要和生成器作對:你這個圖整得不太像,得改改。

訓練的最終目的是讓生成器和判別器共同進步,獲得更強的生成能力和判斷能力。

比如生成器生成一隻貓,判別器很快就能識別出這是一隻貓。

但它的用途卻十分廣泛,比如Artbreeder就利用GAN生成以假亂真的圖片。

至於漫畫角色無法還原成真人,大概是訓練數據量太少了,生成器一直無法生成真實的人臉,判別器也就無法反駁了。

感興趣的小夥伴可以訪問artbreeder官網試試。

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