ai漫画头像生成器-从此不再有真相！这些人都是AI生成的

英伟达研究人员推出的人工智能算法StyleGAN可以合成足以愚弄人类的假面孔。 但对于大多数人来说，这种基于生成对抗网络（GAN）的技术还很遥远。 这个问题很快被Uber的工程师解决了，最近，一个名为“这个人不存在”的网站悄然上线。

网站链接：

虽然“他们”看起来都不奇怪，但事实是：这些人都不存在。 图片来自网站。

人工智能产生虚假视觉效果的能力似乎还没有成为主流，但这个网站让“图片和真相”成为过去。 结合OpenAI昨天提出的通用语言模型GPT-2，我们或许可以创造一个完全假的记者，报道假新闻，然后愚弄所有人。

ThisPersonDoesNotExist 网站由 Uber 软件工程师 Philip Wang 创建。 他利用英伟达去年发表的研究成果创造了源源不断的假人体模型。 其背后的算法在巨大的真实图像数据集上进行训练，然后使用 GAN 生成新的示例，即假脸。

“每次刷新这个网站时，网络都会从头开始生成新的面部图像，”Philip Wang 在他的 Facebook 页面上写道。 他在 Motherboard 上的一份声明中补充道：“很多人不知道人工智能未来合成图像的能力有多好。”

你看得出“她”其实是假的吗？

赛尔GAN

该网站的底层 AI 框架是著名的生成对抗网络 (GAN)，最初由 Google Brain 科学家 Ian Goodfellow 等人于 2014 年发明。 Nvidia 采用的 StyleGAN 最近已开源，并被证明非常灵活。

StyleGAN官方开源地址：

虽然当前版本的模型经过训练可以生成面部图像，但理论上它可以模仿任何来源的图像。 研究人员已经在尝试其他目标：有人用它来生成新字体，有人用它来制作二维老婆，当然还有很多人用 StlyeGAN 来吸引电子猫。

默认情况下，SyleGAN 训练 1024×1024 分辨率图像，需要使用 8 个 GPU 近一周。 研究人员在文档中建议所有用户，使用较少的 GPU 可能无法获得最佳结果。 他们还列出了使用 Nvidia Tesla V100 GPU 对不同分辨率的图像进行训练所需的时间以供参考。

如此高的硬件要求看似令人望而却步，但这并没有阻止很多技术人员的好奇心。 这个GitHub很快就获得了超过2600颗星，越来越多的AI作品出现在社交网络上。

许多用户正在使用二维女孩头像来训练StlyeGAN，从而生成大量以前从未出现过的动画图像。

具体来说，如果使用包含超过300万张图片、9000万个标签的动画图像数据集Danbooru2018进行训练，则数据集如下：

训练结果：

由于Danbooru2018数据集中作品的绘画风格不一致，这次人工智能生成的图像似乎有一种怪异的艺术感……

影响

在技​​术人员的狂欢之下，人工智能强大的“造假”能力也引发了一些人的担忧。 正如 The Verge 之前所讨论的，像 StyleGAN 这样的算法非常强大，并且给人留下了很多想象空间。 一方面，该技术有明显的创造性应用。 像这样的程序可以创建无尽的虚拟世界，也可以帮助设计师和插画家。 他们开发了新的艺术品，比如去年的“天价”AI绘画事件：去年11月卡通形象，佳士得拍卖行以43.25万美元（约合人民币300万元）的高价拍出了一件人工智能艺术品。

Belamy 系列画作是向 GAN 算法开发鼻祖 Ian Goodfellow 致敬。 “bel ami”在法语中的意思是“好伙伴”——好朋友。 它的作者都是 25 岁的年轻人ai漫画头像生成器，没有受过任何艺术训练。

但这种技术也带来了一些隐患。 正如我们在有关 Deepfakes（使用 GAN 将人脸粘贴到目标视频上的网站，主要目的是创建非自愿色情内容的网站）的讨论中所看到的，大规模操纵和生成真实图像的能力对于现代人来说至关重要。社会如何看待证据和信任有着巨大的影响。 此类软件对于政治宣传和影响力活动也非常有用。

换句话说，只是对AI技术的礼貌介绍。 人们风险意识的建立可能要慢慢形成。 目前，Philip Wang的网站使用云服务器上的GPU进行计算卡通形象，“它每两秒‘想象’出一张人脸ai漫画头像生成器，并以可扩展的方式向世界展示。” 王菲力说道。 “这并不花哨。”