人工智能把美女打回原形




第1頁：戴上面具
愛美之心人皆有，但並不是每個人都能生來天姿國色，因此各類美圖軟件應運而生。此類軟件應用泛濫的一個直接結果就是網絡上的“假美女”越來越多，真假難辨的圖片無解瞭嗎？並非如此，借助人工智能算法的幫助，給圖片卸妝將美女打回原形並非不可能。

戴上面具

美圖軟件的技術應用本來就屬於人工智能圖像識別領域中的一部分，而解鈴還須系鈴人，幫助擦去圖片上的偽裝的也是人工智能。

美圖技術的達成並非簡單的傻瓜化Photoshop，而是各種算法與數據交織後而達到的一種智能圖像處理。與簡單P圖不同，美圖需要精準的從各種不同的環境中識別出人像。想做到這一點就要有足夠的圖形數據幫助系統進行機器學習，而圖形和人像的數據往往是非結構化數據，因此必然需要經過處理然後形成帶有標記、結構化和窄領域的特點，這樣才能發揮數據的價值。

人工智能給我們帶上太多面具

再者，圖像識別之後就需要進行精確的處理。圖像處理需要根據不同的算法對不同部位進行針對性的美化，這包括瞭美白、磨皮、突出五官、美化臉型等多種內容，而算法的搭建也需要結合用戶的不同需求提供不同的美圖的方案。

有瞭這兩種功能的幫助，各種一件美圖的軟件開始泛濫，因此在網上的美女、風景、合影等各種行車紀錄器四鏡頭圖片大多都是經過瞭美化處理。一些人物圖片甚至已經嚴重與本尊偏離，甚至讓熟人都無法辨識。因此，反美圖處理技術就應運而生。


第2頁：擦掉偽裝
擦掉偽裝

上月底，騰訊優圖團隊在國際計算機視覺大會上就展示瞭一種美圖相反的技術，八鏡頭行車紀錄器也就是利用人工智能算法實現一鍵卸妝。

過度美圖引人工智能反抗（圖片來自網絡）

經過瞭美化的圖像盡管已經發生變化，但是這並不代表這種圖像就與原圖徹底脫離關系。據團隊介紹來，但騰訊方面提出瞭一種新的深度網絡結構，即使操作類型與美化程度的具體參數都無法得知，這種網絡結構也能夠幫助把美化後的圖像映射為原始圖像，而且這種盲復原後的圖像還能夠保持較高的還原度。

美化人像的盲復原應用范圍也絕不會拘泥於反抗過度的美圖，其應用范圍要比美圖更為寬廣。圖像還原除瞭在2C領域有應用需求外，還可以在監控、刑偵、公共安全等多個領域中應用，解決多種層次上的難題。

人工智能為圖片上妝，也可以借助圖形處理把圖片中的“美女”打回原形。

人工智能的功守道

美圖與還原，人工智能技術的發展一直都是呈現出工具的原始特點——兩面性。

人工智能具有兩面性

人工智能能夠成為司機，掌控無人機、無人車等，也可以擔當交通管理者，輔助交通、指揮車輛、處理簡單的交通事故；人工智能能夠幫助人們執行工作，在工廠裡以機器人代替人類提高工作效率，也能把這些工人的飯碗搶走，還能夠創造出機器人制造、操作、修理等新的崗位。


第3頁：人工智能的功守道
更重要的一方面在於網絡安全領域裡，由於網絡攻擊的頻率正在不斷增加，因此防禦體系自動化需求變得逐步旺盛。但值得擔心的是，人工智能可以用於網絡安全的防禦，也可能被用於進攻。

黑客攻擊在近年來呈現高頻化和傻瓜化趨勢，因此一旦有居心叵測的攻擊者利用人工智能進行攻擊訓練，實現把AI技術用於網絡攻擊時，互聯網安全形勢勢必將會比現在更為嚴重。

美圖雖好，可絕非萬能

多鏡頭行車紀錄器比較 結束語

人的美貌固然重要，但卻並不是全部。人可以借助人工智能給自己上妝，也可能隨時被打回原形，但人的內在品質是無法遮擋，不需要掩飾的，內心的美好將會比AI的掩飾更重要。

本文屬於原創文章，如若轉載，請註明來源：人工智能把美女打回原形http://server.zol.com.cn/666/6660757.html



本文來源：中關村在線

責任編輯：王曉易_NE0011

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