28th
SEP·2020

“每刷新一次生成一副假脸”的网站,迎来众多模仿者

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lol下注_LOL下注平台_官方首页_近日,一个取名为这个人不不存在的网站火了。用户只要每创下一次https://thispersondoesnotexist.com/网站,该网站就不会分解一幅真假难辨的人脸。这项技术源于NVIDIA,NVIDIA仍然以显示卡、芯片闻名遐迩。

然而,两年以前(2017年11月),NVIDIA研发了一种新的分解对付网络(GAN)。在当时,LOL下注平台这是深度自学领域勇猛的应用于,引发社会很大的愤慨。NVIDIA研究人员创建了一个全球化的对付神经网络(GAN),将两个人工智能系统互相矛盾,以谋求生产高质量的假人“照片”。

将工作过程分成“创立图像”和“辨别图像”,最后微调结果。即通过将AI的工作阻抗分为有所不同的部分来工作。一组算法(生成器)企图创建人脸的内容,而另一组算法(辨别真假)企图确认它是现实的图像,还是欺诈的图像。实质上,如果另一组算法(辨别真假)一旦判断图像是骗的,就不会重新启动。

AI开发人员就不会检查结果,并确认涉及算法否必须调整。值得注意的是,NVIDIA并没发明者GAN,也不是GAN的所有者。Google的Ian Goodfellow也是这样运营的,谷歌还在大大地完备它。

NVIDIA研究小组最近仍在做到着改良,某种程度只是具备花哨、华丽网页界面的旧神经网络。目前,它的层数早已升级、调整,并给与机器人化疗,以减少他们的“自尊心”。据研究小组官方众说纷纭:在设计切换文学的推展、鼓舞之下,我们新的设计了一种新的方法,来掌控图像制备过程的发生器结构。

我们的生成器从一个自学的常量输出开始,根据潜码调整每个卷积层图像的“样式”,从而必要掌控有所不同尺度下图像特征的强度。这意味著,只要在网站上大大按创下按钮,网站将大大吞下令人信服,抑或令人毛骨悚然的,实质上并不不存在的人脸。“令人毛骨悚然”?既然有另一组分辨图像真假的算法,为何还不会令人毛骨悚然呢?首先,我们来看一组,网站分解的长时间照片:(录:一位甜美的孩子,然而世界上并不不存在这个人)(一位女士)(一位男士)以上照片,看上去和真人异于。当然大家也可以页面文章结尾的网站,尝试着创下一下,每次都将不会表明出有一张有所不同的人脸。

可怕的是,对付神经网络(GAN)也不会经常出现Bug,这时候,表明出有的人脸往往是“非正常”的。呈现的缺失,令人“毛骨悚然”。(公众号:)荐一些例子:(留意美女脖子下方红圈处的疤痕,看著像“外星人”留给的痕迹)(这位女士旁边的,不告诉是人还是......?总之,很可怕)(绿色圆圈处的面部,呈现出未知物质的绿色“缺失”)GAN展现出不平稳,引发的“缺失脸”,经常出现的几率比较小。

创下网站将近十次,就不会经常出现一至两张“问题脸”。不该,很多外媒对https://thispersondoesnotexist.com/网站的评价“千篇一律”的可怕、惊悚片、可怕、毛骨悚然。 然而,这并无法挡住假脸分解网站的疯狂。有所不同仿效网站,早已经常出现。

https://thisairbnbdoesnotexist.com/(这个Airbnb爱彼迎并不不存在),https://www.thiswaifudoesnotexist.net/(这个waifu动漫并不不存在)......甚至,经常出现https://thiscatdoesnotexist.com/(这个猫并不不存在)。当然,这个这个猫并不不存在的网站,显然做了无时无刻不令人“毛骨悚然”。因为,和假脸分解网站比起,这个猫脸分解网站,稳定性觉得太差,表明出有长时间猫的照片少之又少。荐几个例子:是不是,甜美、萌萌的猫的形象,从此“政治宣传”了。

就像外太空来的生物,黑色幽默、畸形,看了令人浑身上下不难受。特别是在是,当猫脸和人脸在同一张图片中呈现出时,那个“画风”真是了。读者可以从下面的照片中体会一下:不管是人脸分解网站,还是猫脸分解网站。

从目前实际的操作者结果来看,并不尽如人意,依然必须时间的“调教”。所以,想到就好,不必上当!原创文章,予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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