第104章 这些人都不存在
“好吧。”杨明也不再坚持，但他总觉得哪里不大对劲，直觉告诉他好像有什么不大好的事情要发生。
“孟的新技术真的相当好用啊！”在这几天的实验迭代当中，脸书的deepfae团队已经有了好几个较大的飞跃。
首先就是原本臃肿不堪的模型大小得到了极大的缓解，由于算子简单易用，速度也快了不少。
看模型的训练日志，算法的性能也是一路走高，很可能超越他们之前最好的结果。
“真不知道他是怎么想到的。”沃夫长长的叹了一口气，一个如此简洁的操作，就能够解决困扰了整个领域好几年的大难题。
“其实这种情况是最气人的，如果他真的搞出一套非常复杂的理论和操作倒也好了。”杨明很能理解大家心里的想法“如果他的策略当真搞得十分复杂，我们也就彻底折服了，不会生出什么幻想和遗憾。”
“偏偏他用这么简洁简单的办法把事情给办成了，给人的感觉就像是哥伦布在海上一直开，就发现了新大陆一样。其中的智慧和努力或许很多，可总给我们一种我上我搞不好也有机会的错觉。”
杨明的自我认识还算是清晰，知道这种‘我上我也行’的想法只是海市蜃楼，终究未堕落成键盘侠。
几位研究人员还是相当认可孟繁岐研究成果的，只是他们完全没想到，孟繁岐为他们还未出炉的最新算法准备了怎样的一份惊喜礼物。
人脸的识别可以说是整个计算机视觉领域当中，研究人员最多，应用范围最广，规模最大的一个方向了。
作为一个古老的课题，人脸识别这一任务历经了传统模式识别到现代深度ai的发展，已经相当成熟。
不过自始至终，它都被一个无法解决的难题所困扰，那就是图像中的遮挡类型问题。
普通的相片不是phthp的图层，如果一样物体被遮挡住了，那么这部分信息就彻底丧失掉了。
没有任何技术手段可以还原当时的场景，就像去马赛克一样，是不可能的，被破坏的图层是不可逆的。
不过现在，我们有了新的办法去另辟蹊径，解决这个非常棘手的问题，那就是孟繁岐的生成式对抗网络。
通过大规模数据的反复对抗生成，生成网络将具备非常恐怖的图像生成能力，完全可以产生非常接近现实的内容去填充遮挡部分，虽然这些生成的内容有可能与原本的内容其实毫无关系。
可它看上去确实挺像是那么回事的，不影响人对于图像的理解。
何况，如果它事先看过相当多目标人物的其他照片的话，生成出的部分很有可能几乎和现实完全一致。
并且，生成还只是最基本的一方面，通过对隐藏层一些维度上参数的理解，人们甚至能够做到精细地调节图像的一些属性。
图像特定属性的编辑，是生成技术更为进阶的应用方式。
比如图像中，人物的情绪，脸部表情的喜怒哀乐皆可随着你的调整而做出相应的变化。
后来十分流行的假笑表情包，就是通过控制图像中人脸的情绪，使得原本悲伤愤怒的人咧开嘴巴，夸张大笑。
甚至有人会连贯地修改整个视频，让整个场面看起来十分滑稽，喜感。
除了表情情绪之外，另一个后来比较流行的是年龄调节，通过修改某些特定维度的参数，人们可以直接一夜白头，又或者是返老还童。
这些还都只是普通的图像编辑，并且只编辑其中面部的部分。
后面还有更加高端的算法应用，比如智能换脸，智能美颜等等。
前者在许多影视二创和鬼畜当中十分流行，人人都能‘演’三分钟大片。
想让谁客串都可以，关公战秦琼成为可能。
而后者则在各种直播平台上应用广泛，地上扔两只拖鞋都能给你自动上个妆。
“不过由于现在硬件和其他技术手段的限制，我还没有办法生成非常高分辨率的清晰假图，想要直接操作整个视频也稍显勉强。”
孟繁岐清晰地知晓目前自己可以做到哪一步，4分辨率的高清图没什么办法，但二三百甚至五百左右的普通清晰度却是差不多够了。
针对一下目前阶段的人脸算法，绰绰有余了。
并且，孟繁岐如今已经有了谷歌大脑的研究员权限，调用几十张显卡不是什么问题，做这些实验的速度比起之前数十倍地增长。
待得这个模型训练完成之后，孟繁岐计划建设一个网站，叫做[这些人都不存在]，来炒起热度，使得大家关注到这种人脸的伪造生成技术。
每次打开这个网站，都会随机生成一个栩栩如生，但实际上完全不存在的人物肖像照。
孟繁岐准备借助自己和谷歌还有白度的关系，宣传这个网站，通过这种方式来提醒人们，使得人们注意到原来识别算法一定需要有能力去分辨，图像究竟是真的还是人工智能生成的。
可谓是一举两得了，即宣传了自己的生成式技术，又给目前的人脸识别方向提出了一个短时间无法解决的大难题。
而借助这一年左右的时间差，已经可以轻松妥善处理该问题的孟繁岐，将形成牢不可破的技术壁垒，迅速抢占国内人脸识别方向的市场。
“不过即便这件事比较重要，仍旧还是要排在推荐广告算法的后面。”孟繁岐皱了皱眉头，若想创业，以后琐事一定很多。
推荐算法这件事情不能再耽误了，它是自己目前最大的摇钱树，也是以后多个公司的核心启动资金来源。
自己不可以因小失大，明天就要去谷歌尚海分部开始这部分内容的研发。
在测试结果成功之前，所有其他的事情都要为它让步。
不管是faegan脸部生成技术，建立公司，还是后续的计划，建立[这些人都不存在]网站，以宣传这种虚拟生成技术，都得排在推荐算法的后面。
等到这些内容都完成了，再抽空去和尚海卫生中心谈医疗图像智能处理的问题。
。
“孟的新技术真的相当好用啊！”在这几天的实验迭代当中，脸书的deepfae团队已经有了好几个较大的飞跃。
首先就是原本臃肿不堪的模型大小得到了极大的缓解，由于算子简单易用，速度也快了不少。
看模型的训练日志，算法的性能也是一路走高，很可能超越他们之前最好的结果。
“真不知道他是怎么想到的。”沃夫长长的叹了一口气，一个如此简洁的操作，就能够解决困扰了整个领域好几年的大难题。
“其实这种情况是最气人的，如果他真的搞出一套非常复杂的理论和操作倒也好了。”杨明很能理解大家心里的想法“如果他的策略当真搞得十分复杂，我们也就彻底折服了，不会生出什么幻想和遗憾。”
“偏偏他用这么简洁简单的办法把事情给办成了，给人的感觉就像是哥伦布在海上一直开，就发现了新大陆一样。其中的智慧和努力或许很多，可总给我们一种我上我搞不好也有机会的错觉。”
杨明的自我认识还算是清晰，知道这种‘我上我也行’的想法只是海市蜃楼，终究未堕落成键盘侠。
几位研究人员还是相当认可孟繁岐研究成果的，只是他们完全没想到，孟繁岐为他们还未出炉的最新算法准备了怎样的一份惊喜礼物。
人脸的识别可以说是整个计算机视觉领域当中，研究人员最多，应用范围最广，规模最大的一个方向了。
作为一个古老的课题，人脸识别这一任务历经了传统模式识别到现代深度ai的发展，已经相当成熟。
不过自始至终，它都被一个无法解决的难题所困扰，那就是图像中的遮挡类型问题。
普通的相片不是phthp的图层，如果一样物体被遮挡住了，那么这部分信息就彻底丧失掉了。
没有任何技术手段可以还原当时的场景，就像去马赛克一样，是不可能的，被破坏的图层是不可逆的。
不过现在，我们有了新的办法去另辟蹊径，解决这个非常棘手的问题，那就是孟繁岐的生成式对抗网络。
通过大规模数据的反复对抗生成，生成网络将具备非常恐怖的图像生成能力，完全可以产生非常接近现实的内容去填充遮挡部分，虽然这些生成的内容有可能与原本的内容其实毫无关系。
可它看上去确实挺像是那么回事的，不影响人对于图像的理解。
何况，如果它事先看过相当多目标人物的其他照片的话，生成出的部分很有可能几乎和现实完全一致。
并且，生成还只是最基本的一方面，通过对隐藏层一些维度上参数的理解，人们甚至能够做到精细地调节图像的一些属性。
图像特定属性的编辑，是生成技术更为进阶的应用方式。
比如图像中，人物的情绪，脸部表情的喜怒哀乐皆可随着你的调整而做出相应的变化。
后来十分流行的假笑表情包，就是通过控制图像中人脸的情绪，使得原本悲伤愤怒的人咧开嘴巴，夸张大笑。
甚至有人会连贯地修改整个视频，让整个场面看起来十分滑稽，喜感。
除了表情情绪之外，另一个后来比较流行的是年龄调节，通过修改某些特定维度的参数，人们可以直接一夜白头，又或者是返老还童。
这些还都只是普通的图像编辑，并且只编辑其中面部的部分。
后面还有更加高端的算法应用，比如智能换脸，智能美颜等等。
前者在许多影视二创和鬼畜当中十分流行，人人都能‘演’三分钟大片。
想让谁客串都可以，关公战秦琼成为可能。
而后者则在各种直播平台上应用广泛，地上扔两只拖鞋都能给你自动上个妆。
“不过由于现在硬件和其他技术手段的限制，我还没有办法生成非常高分辨率的清晰假图，想要直接操作整个视频也稍显勉强。”
孟繁岐清晰地知晓目前自己可以做到哪一步，4分辨率的高清图没什么办法，但二三百甚至五百左右的普通清晰度却是差不多够了。
针对一下目前阶段的人脸算法，绰绰有余了。
并且，孟繁岐如今已经有了谷歌大脑的研究员权限，调用几十张显卡不是什么问题，做这些实验的速度比起之前数十倍地增长。
待得这个模型训练完成之后，孟繁岐计划建设一个网站，叫做[这些人都不存在]，来炒起热度，使得大家关注到这种人脸的伪造生成技术。
每次打开这个网站，都会随机生成一个栩栩如生，但实际上完全不存在的人物肖像照。
孟繁岐准备借助自己和谷歌还有白度的关系，宣传这个网站，通过这种方式来提醒人们，使得人们注意到原来识别算法一定需要有能力去分辨，图像究竟是真的还是人工智能生成的。
可谓是一举两得了，即宣传了自己的生成式技术，又给目前的人脸识别方向提出了一个短时间无法解决的大难题。
而借助这一年左右的时间差，已经可以轻松妥善处理该问题的孟繁岐，将形成牢不可破的技术壁垒，迅速抢占国内人脸识别方向的市场。
“不过即便这件事比较重要，仍旧还是要排在推荐广告算法的后面。”孟繁岐皱了皱眉头，若想创业，以后琐事一定很多。
推荐算法这件事情不能再耽误了，它是自己目前最大的摇钱树，也是以后多个公司的核心启动资金来源。
自己不可以因小失大，明天就要去谷歌尚海分部开始这部分内容的研发。
在测试结果成功之前，所有其他的事情都要为它让步。
不管是faegan脸部生成技术，建立公司，还是后续的计划，建立[这些人都不存在]网站，以宣传这种虚拟生成技术，都得排在推荐算法的后面。
等到这些内容都完成了，再抽空去和尚海卫生中心谈医疗图像智能处理的问题。
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