10月24日上午消息，製作卡通頭像，誰有時間做這種事？電腦就可以。如果Facebook的這項研究能夠最終變為產品，你就再也不用浪費時間選擇髮型、膚色和面部毛髮長度了。
在計算機視覺國際會議上，Facebook AI研究部門科學家立奧·伍爾夫（ Lior Wolf ）在一篇論文中展示了如何創建一套機器學習系統，利用一個自定義表情符號生成器，創造出最貼合你面部特徵的卡通頭像。
你可能會想：等等，谷歌今年早些時候不是已經這樣做了嗎？是的，大概如此，但兩者間存在一個關鍵性差異。谷歌的版本雖然很酷，但它需要人工對各種面部常見的特徵，如捲髮、鼻子類型、眼睛形狀等進行評價和描述，然後據此呈現出特定樣貌。
從本質上講，計算機會尋找雀斑之類明顯特徵，然後從資料庫中抓取相應的藝術元素與之相匹配。這樣是可行的，但在很大程度上，它仍然要依賴於人工輸入來定義某一特徵。
而Facebook的做法不同。他們所追求的理念是建造一套系統，利用適用的任何工具，對特定面孔進行最佳展示。無論要生成表情符號、表情包或虛擬角色，都能輕鬆完成。用研究人員的話說，人類一直在這樣做，為什麼人工智慧不可以呢？
在某種程度上，該系統的做法是同時對人臉和運用同樣分析和特徵識別算法生成的圖像加以判斷，就像同時觀察同一個人的兩張圖片一樣。當結果數據顯示它們看起來很相近時，就意味著兩者在視覺上高度契合。
這種技術的優點在於它不依賴任何特定的卡通類型，而在理論上適用於任何卡通類型。系統只負責將卡通頭像與真人照片進行比對，找出最吻合的那張。
Facebook的這項技術可用於許多領域，也許最直接的應用是創造一個定製的表情符號系統。當你剪了一款新髮型，或者修剪了鬍子時，它甚至可以自動更新。但卡通頭像匹配的功能也適用於其他網站，比如當你登錄Facebook的虛擬實境遊戲時，可以立刻生成一個與自己非常相像的角色頭像，至於它的皮膚是默認的，而不是黃色的，我想，至少很多人肯定不會介意的。
這篇論文的技術含量很高，但它是在人工智慧會議上公開發布的，所以，很值得期待。