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来源:Github
发布者:yuanxiaosc
上周,又一AI偏门应用DeepNude爆出,一键直接“脱掉”女性的衣服,火爆全球。 应用也很容易上手,只需要给它一张照片,即可借助神经网络技术,自动“脱掉”衣服。原理虽然理解门槛高,但是应用起来却毫不费力,因为对于使用者来说,无需任何技术知识,一键即可获取。
据发布者表示,研发团队是个很小的团队,相关技术显然也还很不成熟,多数照片(尤其是低分辨率照片)经过DeepNude处理后,得出的图像会有人工痕迹;而输入卡通人物照片,得出的图像是完全扭曲的,大多数图像和低分辨率图像会产生一些视觉伪像。当然,目标“图片”还是各种女性,较早曝光这一应用的科技媒体Motherboard表示,他们通过几十张的照片测试,发现如果输入《体育画报泳装特辑》(Sports Illustrated Swimsuit)的照片,得到的裸体照片最为逼真。
海外媒体Motherboard测试图片这一应用瞬间引发了社区的各类声讨,表示是对AI利用的反例。连吴恩达也出面发声,声讨这一项目。
该应用在一片讨伐声中很快下线,但是,余震犹存。尤其是对这一应用背后技术的探讨还一直在持续。本周,一个名为“研究DeepNude使用的图像生成和图像修复相关的技术和论文“的GitHub升至一周热榜,获得了不少星标。项目创始人显然对于这一项目背后的技术很有研究,提出了其生成需要的一系列技术框架,以及哪些技术可能有更好的实现效果。文摘菌在此进行转载,希望各位极客在满足技术好奇心的同时,也可以正确使用自己手中的技术力量。以下为原文内容和来源链接:https://github.com/yuanxiaosc/DeepNude-an-Image-to-Image-technology接下来我会开源一些image/text/random-to-image的神经网络模型,仅供学习交流之用,也欢迎分享你的技术解决方案。Image-to-Image Demo图像到图像demoDeepNude软件主要使用Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions 中提出的Image-to-Image技术,该技术有很多其它的应用,比如把黑白的简笔画转换成色彩丰富的彩图,你可以点击下方的链接在浏览器中尝试Image-to-Image技术。https://affinelayer.com/pixsrv/
在左侧框中按照自己想象画一个简笔画的猫,再点击pix2pix按钮,就能输出一个模型生成的猫。Deep Computer Vision in DeepNudeImage Inpainting图像修复
- 论文NVIDIA 2018 paper Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions and Partial Convolution based Padding.
- 代码 Paper code partialconv。
- 论文 Berkeley 2017 paper Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks.
- 主页 homepage Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Nets
- 代码code pix2pix
- Run in Google Colab pix2pix.ipynb
Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks是伯克利大学研究提出的使用条件对抗网络作为图像到图像转换问题的通用解决方案。CycleGAN(without the need for paired train data)
- 论文:Berkeley 2017 paper Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
- 代码:code CycleGAN
- Run in Google Colab cyclegan.ipynb
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