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亚博网页|连PS都自叹不如!Facebook的这项AI眼部修复技术逆天了


本文摘要:在人们的日常照片中,眨眼往往不会成为影响最后照片效果的因素之一,而且红眼等照片的慢性疾病相比,眨眼引起的失眠和半睁眼问题在后期的修图中无法调整——即使现有的修图神器像Adobeaphotoshop一样,照片中的人也很难自然地睁开眼睛。

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在人们的日常照片中,眨眼往往不会成为影响最后照片效果的因素之一,而且红眼等照片的慢性疾病相比,眨眼引起的失眠和半睁眼问题在后期的修图中无法调整——即使现有的修图神器像Adobeaphotoshop一样,照片中的人也很难自然地睁开眼睛。目前,Facebook的研究者们已经着手解决问题,取得了一定的成果。(公共编号:)Facebook最近公开发表了以eyeIn-Paintingwithexemplar为题目的exemplar为题目的论文,这篇论文解决了问题的问题,利用了很多人的样品,对处于失眠状态的人的样品进行了眼部修理,后者展示了自然睁开眼睛的效果。具体来说,利用基于机械学习技术的生成式对付网络(GAN的一部分工作负责管理一部分负责管理识别图像的脸,另一部分根据识别结果分解类似于现实自然的图像,在双方大幅度合作和改良的过程中,最后分解的图像结果类似于现实的脸。

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我们以下图中展示的过程为例。非常简单地说,通过睁开眼睛的脸修理失眠的图像,非常简单的步骤是从前者的眼睛到后者的复印,但是经常出现的问题是图像在颜色、姿势、方向上不给定。Facebook实现的是利用GAN,识别被修改的图像的脸部特征,大幅度修改识别结果,最后超过自然效果。

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在Facebook论文中得出的测试结果中,研究者们利用A/B的测试方法,从Facebook的内部数据库拿走了两组照片,第一组是失眠图和现实图,第二组是失眠图和GAN的修复需要区分的图像往往是图像中的人戴眼镜和头发复盖的情况,论文指出,更好的训练可以增加这样的问题。当然,除了眼部修理之外,利用GAN展开更多方面的图像修理几乎是可能的,考虑到Facebook运营着世界上仅次于的社交网络,特别是社交网络中人物数据的可观性,这个技术肯定更大但是,54%的成绩比起引人注目,可能需要更大的改良空间。

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但是,在图像重制技术更先进的设备、更相似的现实效果的情况下,包括Facebook在内的大型企业如何确保人们的肖像等权力得到充分的确保,这也是技术如何有效地为人类服务的问题。原始文章允许禁止发布。

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