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    人工智能ai换脸技术

    每天都有数十亿人上网。 他们浏览网络,搜索信息并使用社交媒体平台。 精明的企业知道,所有上线的人中也有他们的客户。 但是实际的问题是如何达到目标。 事实证明,在快速发展的数字世界中,很难有策略来占据一席之地并影响人们。 典型的方法和技术已经展示了有限的范围,但是AI可以非常巧妙地做到这一点。

    借助用于市场营销的AI应用程序开发,企业可以推进客户旅程,并改变吸引,捕获和培育潜在客户的方式。 将AI推向市场也可以在狂热粉丝的转变前景中发挥至关重要的作用。

    人工智能对于营销人员或营销运营而言并不是新事物。 通过将基于AI的解决方案集成到日常业务运营中,许多人已经从AI创新中受益。 由于这些现有,正在进行和即将到来的实施,公司预计在未来三年内将投资570亿美元用于AI应用开发项目。

    现在,您如何将这项先进技术应用于您的业务以实现您的目标。 在这里,我们分享一些见解,可帮助您了解如何将AI集成到营销工作流程中。

    除非您了解客户,否则您将无法做出响应。 因此,第一个营销诫命是“了解您的客户”。 您越了解特定的客户群或单个客户,销售产品/服务就越容易。

    您对它们有什么了解? 好吧,当他们选择特定的商业品牌并与之互动时,他们只不过如何使用社交媒体,评论网站甚至AI。 就这样。 当然,它是在线发生的,并且由于您是在线销售,因此您将需要相同类型的客户行为数据来了解您的客户。

    借助昂贵的见解,您可以指导您的客户并开发可提升消费者参与体验的技术。 人工智能是从您的听众那里进行这种高级数据收集的最佳技术。

    这些数据将使您能够绘制出精确的买家角色,从而帮助您的营销部门简化客户分析过程,并清楚地了解客户行为。 当您获得此信息时,您的营销人员便能够制定个性化的在线营销活动。 根据MarketingSherpa进行的案例研究 ,使用买方角色销售产品/服务的营销人员的营销驱动收入增长了171%。

    您的标记应具有与人们对您的品牌的评价以及他们对您的产品或服务的体验有关的信息。 如今,客户在其社交媒体平台上分享对品牌的满意或不满意。

    当然,您会对了解客户对您的评价感兴趣。 但是,典型的监视方法只是显示不足。 但是人工智能可以做到这一点。 借助定制的AI社交媒体监控工具,可以轻松掌握客户对品牌的看法。 使用此工具,您将能够-

    • 认识思想影响者;
    • 识别客户情绪;
    • 选择热门话题;
    • 整理客户信息;
    • 听听特定的品牌提及。

    在销售过程中,销售过程中和销售之后,了解服务/产品的质量以及客户与公司的互动关系至关重要。 了解这些细节和不了解它们之间的区别类似于找到没有购买意愿的访客和找到真正想要购买的潜在顾客。 这些详细信息可帮助营销人员制作定制的广告系列,从而找到比单纯的访问者更多的潜在客户。 Salesforce在2018年发表的一份报告说,如果不提供个性化沟通,则52%的客户更倾向于改变品牌选择。

    传统的客户服务和参与流程并没有完全有用,但AI可以。 人工智能驱动的智能解决方案(例如消息传递和通知)可以帮助品牌改善与客户的整体互动。

    人工智能驱动的自动智能消息传递和通知工具可以帮助企业自动注册客户反馈并根据单个客户的购买习惯建议商品。

    这些工具还可以从每个交互中收集消费者见解。 实际上,医疗保健,零售,电子商务,汽车,金融和酒店业等行业中的企业已经在使用类似的AI工具来提高客户参与度。 消息和通知是与客户建立联系的理想资源。 通过使用消息传递和通知,企业可以:

    • 发送潜在客户针对特殊事件,优惠和折扣的推送通知;
    • 建立合格的兴趣并吸引潜在客户;
    • 预定销售和/或服务约会;
    • 检查产品库存; 和
    • 帮助客户找到相关信息或内容。

    更多有用的资源:

    人工智能将如何影响未来的网络发展?
    如何使用Fritz.ai将机器学习应用于Android

    几乎所有领先的社交媒体平台都挤满了争夺消费者注意力的公司。 但是社交媒体的内容是人们点击,评价,喜欢并与同龄人分享的内容。 因此,通过社交媒体或其他渠道进行在线营销时,内容才是真正的王者。

    另一方面,很难发现哪些内容有效,哪些无效。 在未完全了解买家的性格,没有任何方向或通过不良促销渠道的情况下,在线创建和发布的内容将失败。 同样,没有集线器的内容也将失败,在该集线器中围绕一个总体主题构建的多个多个内容块也将失败。

    AI也可以在这种情况下提供帮助。 基于AI的技术可优化关键见解和综合分析的内容。 改进的可见性可为您的在线业务吸引更多流量。

    种种迹象表明,人工智能无疑会对企业产生积极影响。 尤其是那些已经深思熟虑地将AI App开发用于市场营销的公司。 基于AI的营销工具正在改变公司营销其产品和服务的方式。 使用AI工具通过社交媒体进行营销时,企业能够深入了解买方角色。 人工智能正在帮助他们自动化客户服务,提高参与度,甚至优化内容。 人工智能可以在整个营销过程中为企业提供帮助。

    翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2019/05/ai-technology-helps-business-improve-marketing.html

    人工智能ai换脸技术

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  • 近年来,一种AI换脸技术在网络人群中掀起火热潮流,也将人工智能这项新兴科技带入到普通人的生活中。人们开始讨论人工智能将给人类带来怎样的改变。 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是...

    近年来,一种AI换脸技术在网络人群中掀起火热潮流,也将人工智能这项新兴科技带入到普通人的生活中。人们开始讨论人工智能将给人类带来怎样的改变。

    人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是计算机科学的一个分支,企图通过了解大脑智能的实质,生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,人工智能的功能除了大众熟悉的AI换脸,还包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

    人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。有科学家预言,人工智能通过发展能达到超越人类智慧的境界。

    而这种境界,随着5G时代的到来,有了无限实现的可能。未来10-20年人工智能将给世界带来颠覆性的变化,一切都将变得智能化。专注于信息技术研究和分析的Gartner公司的报告则认为未来10年,人工智能将变得无处不在。

    当前人工智能技术正处于飞速发展时期,大量的人工智能公司雨后春笋般层出不穷,网络行业内的顶尖人才试图抢占行业制高点。人工智能技术发展过程中催生了许多新兴行业的出现,比如智能机器人、手势控制、自然语言处理、虚拟私人助理等。

    人工智能作为一种新兴颠覆性技术,正在释放科技革命和产业变革蓄积的巨大能量。受4G网络和各方面技术的限制,当前人工智能有很多局限性。在人工智能研究的过程中,机器学习是行业研究的核心,也是人工智能目标能实现的最根本途径,是当前人工智能发展的主要瓶颈。

    5G时代的到来,各项科学技术都将会有质的飞跃,这将有利于人工智能的发展,高智能化的研究模式让人们更加期待人工智能未来的发展趋势。

    人工智能将会是未来经济增长的关键推动力

    随着5G的商用,人工智能也会更多地投入到社会发展中。能提高生产效率,进而促进经济增长。来自商业机构的预测,人工智能将提升GDP增长率、市场规模、劳动生产率、行业增长率等。世界各国都将受益于人工智能,实现经济大幅增长。未来十年,人工智能将助推全球生产总值增长12%左右。同时,人工智能将催生数个千亿美元甚至万亿美元规模的产业。

    人工智能将更好地服务人类,成为人类的帮手

    人工智能本质上是模拟人的意识、思维的信息过程,达到与人类交流的目的,从而服务于人类。市面上出现的AI智能语音机器人,通过大脑神经算法模拟,可以像真人一样去完成工作和生活需求,代替人工执行一些任务,为社会提供便利。AI机器人最大的特点就是,它可以不休息,不会疲劳,无限制地从事工作,而且非常智能。将会是未来社会服务人类的好帮手。

    人工智能替代劳动的速度、广度和深度将前所未有

    全球著名经济学家认为,人工智能使机器开始具备人类大脑的功能,将以全新的方式替代人类劳动,将快速推进各种传统工业的转型。人类的很多工作都将被人工智能替代,可能会引起大量失业的现象。但他们同时指出,技术应用存在社会、法律、经济等多方面障碍,进展较为缓慢,而随着社会的发展,人类工作与人工智能一定能找到一个完美的契合点。

    人工智能是全世界科技发展的前沿技术,随着5G商用的广泛开展,人工智能的未来发展将与人类的生活息息相关。

    原文链接:https://ai.51cto.com/art/202010/628414.htm

    本文转载自51CTO,本文一切观点和机器智能技术无关。

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  • AI换脸骗过App,林俊杰和我们都怕

    千次阅读 多人点赞 2021-10-13 15:27:09
    AI换脸有多简单,骗过App人脸识别系统的成本有多低,才让这种现象如何猖獗? 1.林俊杰把B站和UP主告了,就因为UP主用AI换脸技术制作了大量林俊杰的鬼畜视频。 2.AI换脸有多简单,骗过App人脸识别系统的成本有多低...

    AI换脸有多简单,骗过App人脸识别系统的成本有多低,才让这种现象如何猖獗?

    1.林俊杰把B站和UP主告了,就因为UP主用AI换脸技术制作了大量林俊杰的鬼畜视频。

    2.AI换脸有多简单,骗过App人脸识别系统的成本有多低,才让这种现象如何猖獗?

    3.其实,不仅明星忌惮,普通人也深受其害。江苏一小伙因为好奇跟骗子“过招”,结果一露脸就被骗子伪造了“裸聊视频”,只能乖乖交了11万。

    AI换脸有多逼真?最深受其害的明星终于忍受不了了!

    就在几天前,B站(哔哩哔哩)和B站上的一个UP主被林俊杰告了,而且林俊杰胜诉了。目前这位UP主需要向林俊杰赔偿27.5万元,原因是这位UP主用AI换脸技术制作了大量林俊杰的鬼畜视频,从而侵犯了林俊杰的肖像权。

    图源:天眼查

    林俊杰不是第一个因AI起诉的明星,也绝不是最后一个。

    与明星相比,更惨的是普通老百姓。明星可以靠自己身上的光环,吸引全社会关注,而当普通人的脸被“偷”走了,他们该怎么办?在千千万万普通人的生物信息被利用之后,一条流传、贩卖个人隐私的链条正在暗处肆意生长。

    01 明星频中招

    早在2019年,国内就掀起了一股“换脸”风潮。

    B站UP主“换脸哥”将94版《射雕英雄传》影视片段中演员朱茵的脸替换成杨幂,迅速在网上发酵并引发争议,B站视频截至删除前点击量超20万,微博话题阅读量1.3亿。

    这次恶搞林俊杰的视频也来自于B站,B站的鬼畜区是“换脸重灾区”之一。《IT时报》记者打开B站搜索“换脸”,出现数千个相关视频,包括“宋小宝换脸彭于晏”“贾玲和沈腾版女儿国桥段”“复仇者联盟演起武林外传”等。除了在特写镜头时,会出现肤色、光影等细微瑕疵,这些换脸视频整体看上去几乎以假乱真,将偶像的脸换到相应角色中成为网友的搞怪“新口味”。

    就在林俊杰状告B站UP主之前,8月28日,艺人刘昊然的工作室也发布声明称,有人利用AI换脸技术传播对刘昊然带有侮辱性的视频、截图,同时还含有诽谤言论的聊天记录。该工作室表示,今年1月就曾被恶意传播,目前已向警方报案。

    据外媒报道,海外明星同样深受其扰,泰勒·斯威夫特、艾玛·沃特森等多位女演员也曾被换脸成为不雅影片的女主角。

    02 “换”起来很简单

    为何AI换脸技术的声势如此浩大?原因在于技术成本和经济成本的门槛都不高。

    不需要先进的装备,只要一个软件就可以。比如陌陌旗下的“ZAO”就因为人脸合成视频火爆一时,只需要上传一张自己的照片就可以把自己的脸换到一位明星的头上,融合效果非常好,但这款软件没红多久就因为隐私、伦理等问题备受舆论的诟病。

    在B站上,除了有UP主自制的换脸视频之外,换脸教程也是受到欢迎的热门内容之一,点击量最高的超过20万。

    《IT时报》记者在QQ群里搜索“换脸”,相关群有数百个,热度最高的一个群以定制视频换脸、图片换脸等为主要业务,群成员接近400人,并且开发了QQ小程序“八零换脸”和微信小程序“换脸变装秀”。

    03 骗过肉眼

    低成本、低门槛地获取和运用,让不法分子打起了“AI换脸”诈骗的主意。近来,有不少关于“人脸识别”的案例。

    南京警方曾接到小李(化名)报警称,被诈骗3000元。小李介绍,大学同学通过QQ向她借钱,对方打过来一段四五秒的视频电话,小李看到确是本人,便放心转账。但在第二次转账时发现异常,再次拨通对方电话才得知同学的账号被盗。警方判断,那段视频很有可能被人换了脸。

    江苏常州一90后小伙因好奇和骗子“过招”被骗11万,小伙子明知可能遇到了裸聊骗局,但出于好奇想看看骗子是怎样实施诈骗的。结果只因露了一下脸,就被骗子的AI换脸技术坑了。骗子给他AI换脸伪造了一段“裸聊视频”,告知如果不“花钱消灾”,就让他抬不起头。无奈小伙将仅有的11万元全部转账后,骗子才罢休。

    04 逃过系统

    对普通人来说,大家都是肉眼凡胎,AI换脸后得到的视频确实真假难辨,但更吊诡的是,如今一些需要人脸识别的App也可能被一张会动的“假脸”所蒙蔽,AI换脸可以骗过开卡环节中的人脸识别系统。

    据媒体报道,近日,上海市虹口区人民检察院通报了一起利用人脸识别技术,为他人开具增值税普通发票价税合计超过5亿元的案例。犯罪分子通过相关政务平台完成注册“皮包公司”,通过平台上人脸识别是注册成功的关键环节。

    应用商店里的“活照片App”

    据犯罪团伙中专门从事人脸识别破解的成员表示,一般先从他处以每个30元的价格购买他人的高清头像和身份证信息,再利用“活照片”等App对高清头像进行处理,让照片“动起来”,形成包括点头、摇头、眨眼、张嘴等动作视频,骗过平台人脸识别验证系统。据犯罪分子交代,其破解的App涉及政务、安防、金融、支付、生活消费等,这些App在大多数应用市场都可以下载。最终,涉案人员因犯侵犯公民个人信息罪被追究刑事责任。

    05 App活体检测标准有待提高

    互联网上充斥着大量的人脸和身份信息,这些信息为犯罪分子提供了“养分”,而一些App对技术的把关不严则又为虎作伥。

    极棒实验室安全研究员宋宇昊曾经做过此类实验,通过破解可以骗过一些App的人脸识别系统。

    “技术上并不难,先选取一张要伪造的人的照片,提供给特定的avatarify的AI程序,随后攻击者用连接着该AI程序的摄像头对着自己,自己根据App人脸识别的提示进行眨眼、张嘴等动作,照片就会跟着攻击者同步学习这些动作,从而骗过一些App的人脸识别系统。”宋宇昊告诉《IT时报》记者,现在能被破解的App多数采用识别表情动作的方式来做活体检测,这是比较容易被破解的。

    宋宇昊还表示,一些安全做得好的厂商改进了活体检测技术,破解就有难度了。“比如像进行随申码等人脸识别验证时,会有红绿蓝光在人脸周边闪烁,这种就比较难破解了。”

    据了解,有的光主要捕获摩尔纹、反光、人脸畸变等信息,有的光则捕捉手机边界、纸张边界等明显攻击信息,还有的光捕捉相关背景信息。

    技术的不断迭代,让通过“深度伪造”技术制造出人类用肉眼无法识别的“假脸”成为可能,数据隐私、技术滥用等引发的安全问题愈演愈烈将为社会公共治理带来严峻挑战。对于人脸识别的发展,有专家用“泛滥成灾”来形容。

    清华大学法学院长聘教授劳东燕曾对媒体表示,人脸识别应用的最大获益者不是普通的用户或消费者,而是给企业、产业界、相关部门带来便利,企业获得盈利,相关部门在管理上更加方便,但却把风险主要转嫁给了作为用户的个人,这对普通社会公众来讲并不公平,推广人脸识别技术应当持谨慎态度。

    业内人士建议,监管方可以推出App活体检验的技术标准和门槛,特别在金融等与个人财产相关领域防范伪造假脸带来的财产损失。

    本文来自微信公众号“IT时报”,作者:潘少颖 江丽雯

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  • 解密AI换脸技术

    万次阅读 2019-09-05 11:26:12
    相关研究 其实有关深度学习的换脸相关的研究已经很普及了,有基于GAN的也有基于Glow的,但本质上都是生成模型,只是换了一种实现方式,而这个DeepFake呢,使用的是机器学习中的自编码器,拥有与神经网络类似的结构...

    朋友们,如需转载请标明出处:http://blog.csdn.net/jiangjunshow

     

    前言

    还记得在2018月3月份火爆reddit的deepfake吗?将视频中的头换成另一个人的头像,虽然可能有些粗糙和模糊,但是在分辨率不要求很高的情况下可以达到以假乱真的效果。

    举个栗子,如下图中将希拉里换成特朗普的一段演讲视频。

    1fca0bd71f9e49038fd19ffff705f7e8

    另外还有实现川普和尼古拉脸相换:

    deep-fake

    当然这只是DeepFake的冰山一角,Deepfake当初火起来的原因可以说是广大拥有宅男心态的程序员们一起奋斗的结果。那就是,呃,可以将你想要的某张脸换到AV中去。当然这里就不进行演示了,并且相关的reddit论坛已经被禁止。所以这里就不多进行讨论啦。

    相关研究

    其实有关深度学习的换脸相关的研究已经很普及了,有基于GAN的也有基于Glow的,但本质上都是生成模型,只是换了一种实现方式,而这个DeepFake呢,使用的是机器学习中的自编码器,拥有与神经网络类似的结构,鲁棒性较好,我们可以通过学习它来对生成网络有一个大概的了解,这样之后碰到相似的网络或者构造就好上手了。

    技术讲解

    人脸互换是计算机视觉领域中一个比较热门的应用,人脸互换一般可以用于视频合成、提供隐私服务、肖像更换或者其他有创新性的应用。最早之前,实现人脸互换是通过分别分析两者人脸的相似信息来实现换脸,也就是通过特征点匹配来提取一张脸中例如眉毛、眼睛等特征信息然后匹配到另一张人脸上。这种实现不需要进行训练,不需要数据集,但是实现的比较差,无法自己修改人脸中的表情。

    而在最近发展的深度学习技术中,我们可以通过深度神经网络提取输入图像的深层信息,从而读取出其中隐含的深层特征来实现一些新奇的任务,比如风格迁移(style transfer)就是通过读取训练好的模型提取图像中的深层信息来实现风格互换。

    也有使用神经网络进行人脸互换(face-swap),其中使用VGG网络来进行特征提取并实现人脸互换。这里我们通过特殊的自编码器结构来实现人脸互换,并且达到不错的效果。

    基础背景:自编码器

    自编码器类似于神经网络,可以说是神经网络的一种,经过训练后能够尝试将输入复制到输出。自编码器和神经网络一样,有着隐含层

    h,可以将输入解析成编码序列,从而复现输入。自编码器内部有一个函数

    h=f(x)可以进行编码,同时也有一个函数r=g(h)实现解码,如下图所示。

     

    TIM截图20181227172834

    (自编码器的结构,x为输入,f为编码函数,将x编码为隐含特征变量h,而g为解码网络,通过将隐变量h进行重构得到输出结果r,我们也可以看到数字2被放入编码器之后得到其隐含层的编码也就是Compressed representation,之后通过解码器重新生成出来)

    现代的自编码器从宏观上也可以理解为随机映射

    P_encoder​(h/x)和P_decoder​(x/h)。之前自编码器一般用于数据降维或者图像去噪。但是近年来由于神经网络的发展,更多的潜变量被研究,自编码器也被带到了生成式建模的前沿,可以用于图像生成等方面。

     

    网络构架

    那么应该如何通过自编码器实现我们的换脸技术呢?

    在之前我们已经知道了自编码器可以学习输入图像的信息从而对输入图像信息进行编码并将编码信息存到隐含层中,而解码器则利用学习到的隐含层的信息重新生成之前输入的图像,但是如果我们直接将两个不同个体图像集的图像输入到自编码器当中会发生什么呢?

    TIM截图20181227173028

    如上图,假如我们仅仅是简单地将两张不同的脸的集合扔到自编码网络中,然后挑选一个损失函数去训练,但这样去训练我们是什么也得不到的,因此我们需要重新设计一下我们的网络。

    怎么设计呢?

    既然我们想要将两张脸互换,那么我们可以设计两个不同的解码网络,也就是使用一个编码网络去学习两张不同人脸的共同特征,而使用两个解码器去分别生成他们。

    TIM截图20181227173317

    如上图,也就是我们设计一个输入端或者说一个编码器(分别输入两个不同的脸),然后两个输出端或者说两个解码器,这样我们就可以通过隐含层来分别生成两张不同的人脸了。

    具体构架

    这样如此的话,我们的具体构架如下:

    TIM截图20181227173606

    如上图,可以看到这个自编码器有一个input端而有两个output端,在input端分别输入两个不同的人脸集(尼古拉和川普),然后在输出端再重新生成之前的人脸,注意,这里的每个解码器分别负责生成不同个体的脸。而在隐含层则学习到了两个不同个体的共同信息,从而两个不同的解码器可以根据学习到的共同信息去还原之前输入的图像。

    再具体点就是这样:

    TIM截图20181227191710

    如上图,我们将两个不同个体的图像集分别进行进行输入,此时的Encoder是同一个编码器,随后将使用同一个Encoder生成的共同的隐含信息。再利用两个不同个体图像的解码器A、B重新生成各自的图像进行损失标准(criterion)进行比较(这里损失采用L1损失函数),通过Adam优化算法进行梯度下降。

    之后我们利用解码器A、B分别去重新生成由输入图像B、A后隐含层学习到的信息,如下公式:

    TIM截图20181227192314

    网络结构

    下面则是之前提到的结构的具体的网络设计,我们可以看到网络结构有一个输入端和两个输出端,输入端由卷积层和全连接层构成,而输出端则同样由卷积层构成,但是需要注意这里的输入端是下采样卷积,而输出端则是上采样卷积,也就是图像的分辨率是先变低再慢慢升高。

    可以看下Pytorch中网络设计的代码:

    class Autoencoder(nn.Module):
        def __init__(self):
            super(Autoencoder, self).__init__()
    
            self.encoder = nn.Sequential(   # 编码网络
                _ConvLayer(3, 128),     # 3 64 64
                _ConvLayer(128, 256),   # 32/2=16
                _ConvLayer(256, 512),   # 16/2=8
                _ConvLayer(512, 1024),  # 8/2=4
                Flatten(),
                nn.Linear(1024 * 4 * 4, 1024),
                nn.Linear(1024, 1024 * 4 * 4),
                Reshape(),
                _UpScale(1024, 512),
            )
    
            self.decoder_A = nn.Sequential(     # 解码网络
                _UpScale(512, 256),
                _UpScale(256, 128),
                _UpScale(128, 64),
                Conv2d(64, 3, kernel_size=5, padding=1),
                nn.Sigmoid(),
            )
    
            self.decoder_B = nn.Sequential(
                _UpScale(512, 256),
                _UpScale(256, 128),
                _UpScale(128, 64),
                Conv2d(64, 3, kernel_size=5, padding=1),
                nn.Sigmoid(),
            )
    
        def forward(self, x, select='A'):
            if select == 'A':
                out = self.encoder(x)
                out = self.decoder_A(out)
            else:
                out = self.encoder(x)
                out = self.decoder_B(out)
            return out
    复制代码

    上述代码网络可以由下图的图例所表示:

    TIM截图20181227193143

    但是这些结构都是可以变化的,其中卷积核的大小可以按照需求调整,而全连接这种可以打乱空间结构的网络我们也可以寻找类似的结构去代替。另外,在解码器阶段的最后一层还采用了Sub-pixel的上采样卷积技术可以快速并且较好地生成图像的细节。

    总之,我们想实现换脸的操作,在整体结构不变的基础上,需要满足以下几点:

    TIM截图20181227193921

    如上图,也就是类似于VGG的编码网络、还要可以打乱空间结构结构的全连接网络、以及可以快速且较好地上采样图像的Sub-Pixel网络。我们进行了额外的测试,发现作为编码网络的话,传统的VGG形式的网络结构的效果最好,可以使损失函数降到最低。但是如果采用其他较为先进的网络,其效果并没有传统的VGG构架好,这也是为什么风格迁移和图像生成使用VGG网络格式更多一些。

    TIM截图20181227194302

    同样,如果我们将全连接网络从编码器中去掉或者使用卷积网络代替,那么图像是无法正常生成的,也就是编码器学习不到任何有用的知识,但是我们可以使用1x1的卷积网络去代替全连接网络,1x1网络如:

    nn.Conv2d(1024, 128, 1, 1, 0, bias=False),
    nn.Conv2d(128, 1024, 1, 1, 0, bias=False),
    复制代码

    同样也拥有打乱空间结构的特性,优点是比全连接网络运行更快,但是效果并没有全连接网络好。

    至此,我们简单说明了基本构架以及网络层的选择。

    图像预处理

    当然训练的时候是有很多小技巧的,因为我们需要隐含层学习到两个不同个体的共同特征,我们可以采取一些小Tricks来让我们的训练过程更快更平滑:

    TIM截图20181227173928

    如上图,我们可以将图像A(川普)集加上两者图像集的平均差值(RGB三通道差值)来使两个输入图像图像的分布尽可以相近,这样我们的损失函数曲线下降会更快些。

    拿代码表示则为:

    images_A += images_B.mean(axis=(0, 1, 2)) - images_A.mean(axis=(0, 1, 2))
    复制代码

    图像增强

    当然还有图像增强技术,这个技术就不必多说了,基本是万能的神器了。我们可以旋转、缩放、翻转训练图像从而使图像的数量翻倍进而增加训练的效果。

    TIM截图20181227195611

    如上图,对于人脸来说,使用扭曲的增强技术可以有效地降低训练过程中的损失值,当然增强也是有限度的,不要太过,物极必反。哦对了,还忘了说,我们训练的时候使用的脸部图像只从原图截取了包含脸部的部分,比如上图右上角的aligned image,我们使用OpenCV库截图脸部图像作为训练素材。

    图像后处理

    至于图像后处理,当然是将我们生成的脸部图像重新拼回去了:

    TIM截图20181227200107

    这里使用了泊松融合以及Mask边缘融合的方法,我们可以很容易地看出融合的效果。

    总结

    总得来说,这个换脸技术是一个结构简单但是知识点丰富的一个小项目,其结构简单易于使用以及修改,并且可以生成不错的效果,但是因为其拥有较多的参数,其运行速度并不是很快(当然我们可以通过改变编码层和解码层结构加快训练生成的速度),并且对于脸部有异物的图像可能会生成不真实的效果。

    这是因为自编码器网络并没有针对图像中需要学习的部位进行学习而是全部进行了学习,当然会有很多杂质,这可以通过注意力的机制适当改善。

    TIM截图20181227200242

    就说这些吧~

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