如果你值得Adobe公司，應該知道他們的Photoshop圖像處理軟體（也就是我們說的PS）是多麼膾炙人口，而如果你關注過Adobe技術，那可能知道他們曾經發布過一個關於反PS的人工智慧的技術論文。一人客不由感嘆：果然，大佬就是大佬，狠起來連自己都打。先研發圖像處理軟體，讓大家P圖，之後又推出反P技術，讓大家偵察圖片是否被PS處理過。
而現在，這個小領域的AI技術再一次進化。不過這次是華為諾亞實驗室與復旦大學聯合發表的論文，其中提出了FM2u-Net，側重於妝容不變性的問題。用我們普通人能聽懂的大白話就是，現在的人工智慧，不僅能識別出圖片是否被P過，而且還能識別自拍照人像圖裡的小姐姐是否化妝，它能立馬把小姐姐美美的化妝自拍照還原成小姐姐素顏的樣子，再化妝，當然不在話下咯。
好傢夥，人工智慧終於又一次把觸角從數字世界伸到了現實世界。這是全球計算機視覺頂級會議CVPR2020的一個論文報導。而此次可以一鍵卸妝的被戲稱卸妝水的FM2u-Net，重點面對妝容遷移不變性模型所要面臨的首要問題，為了能讓任何給定的化妝圖像呈現非化妝的面部圖像，而且要保留面部特徵。
畢竟社會已經發展到現在了，周邊的小姐姐都已經靠化妝來生存了，小視頻裡的小姐姐也已經不能看了。畢竟可能我們都知道，化妝前是如花，化妝後是鮮花。再加上美顏濾鏡，就成了不食人間煙火聖潔無比的天山雪蓮花了。
我們大家都知道，現在的化妝術是多麼可怕。即便你沒有女朋友，和一人客這隻單身狗一樣，你也一定知道身邊的化妝女生，或者看過短視頻裡美妝號裡的女生主播，一個滿臉痘痘形容枯槁的黃臉婆怎麼通過化妝變成一個逆天容顏的小姐姐的。所以FM2u-Net這個形態多分支網絡，正是替天行道伸張正義，來完成這個「卸妝」工作的。
從宏觀上它分為FM-Net和一個AttM-Net。前者是兩個堆疊的自動編碼器組成，通過循環一致的方式來對於化妝區域進行不變性轉移，合成具有不同化妝信息的真實面容，進而合成逼真的化妝人臉圖像。後者由一個全球分支和三個本地分支組成，將人臉圖像進一步分解為四個獨立分量，包括整體風格、左眼風格、右眼風格、嘴部風格，可以有效地捕捉互補的整體和細節信息。
總而言之，這個FM2u-Net可以產生更真實和準確的化妝遷移結果，不僅能「卸妝」，還能瞬間將素顏化上煙燻妝，能從自然風瞬間切換至典型風。圖片篡改檢測和妝容遷移方面的AI應用，不僅應用廣泛，而且未來可期啊。