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2019年01月07日 | 再逼真的假脸都能被识破，英伟达最新GAN也逃不过
2019-01-07 来源：量子位
你可能还记得，不久前英伟达发布了一只鬼斧神工的GAN，它生成的假脸几乎可以乱真。
众人皆呼，以后照片也不能相信了。
那么，GAN生成的人脸真的天衣无缝了？不急，还是有人不肯轻易承认AI的胜利：
Kyle McDonald是一位用算法创作的艺术家，为瑟瑟发抖的人类提供了一份识破假脸的攻略。
从头发到衣服，再逼真的图像都有穿帮的机会。只看你有没有一颗维护人类尊严的心了 (误) 。
五步攻略
神秘的刘海
虽然说，头发这一部分，我们通常是观察发丝和背景交界的地方，看边缘是不是粗糙；
不过，这里要讲一个更有趣的观察点，就是刘海。
来自英伟达最新GAN
不知是脸很油，还是头发很油。GAN就是喜欢在人类的额头上，生成一坨一坨的毛发。
从头顶垂下一坨，不算过火。但这被“剪掉”后还黏在脸上的一绺，郑重宣告了久未洗脸的现实：
来自英伟达最新GAN
其实，从前的GAN生成的头发还有个明显的漏洞，就是粗糙得像用丙烯颜料刷出来的画风：
来自英伟达上一代GAN
可现在，GAN对头发的细节处理越来越得心应手，人类无法小视，只得精进观察手段。
参差的牙齿
嘲讽过GAN修剪的神秘刘海，可以再观察一下牙齿。
真实照片里，人类的牙齿排列 (通常)井然有序，大小也比较规律，不太会出现牙齿突然被截窄一半、或者比旁边牙齿宽出一倍。
可GAN喜欢把一颗门牙切成两半：
来自英伟达最新GAN
也喜欢把几颗牙熔成一颗：
来自英伟达上一代GAN
牙好，才能笑得出色。所以，一定要多加注意牙齿有没有破绽。
消失的耳环
GAN吃的数据集里，耳环/耳坠大多是成双成对，很少有人只戴一边。
真实照片
但GAN生成的图像里，成对的耳饰并不常见。
来自英伟达最新GAN
常常是左边带着，右边就不知掉在哪里了。
不过，掉了还不是最要紧的。有时候，GAN觉得耳朵旁边好像缺点什么，就在耳环的位置生成了奇怪的斑点：
来自英伟达最新GAN
其实，不单耳朵上的珠宝，GAN生成的耳朵也常见一大一小。对称不是件容易的事。
魔幻的衣服
衣服不在脸上，不在头上，已经渐渐远离了GAN主要的学习目标。
那么，能发现的问题就更丰富了。
这位中世纪气质的男子，右边的衣领已经伸到耳朵后面：
来自英伟达最新GAN
大婶脸上岁月的痕迹详尽得无可挑剔，可衣服一边没有露肩，另一边却要窄成一条肩带了：
来自英伟达最新GAN
除此之外，GAN还有打翻调色盘的时候。这是不小心染了色的白衬衫：
来自英伟达上一代GAN
以及，就如之前提到“像丙烯颜料刷出来”的头发那样，衣服的渲染也会出现画画的效果：
来自英伟达最新GAN
像画画，不管是油画还是水彩，终究是细节处理不足，看上去才会不真实。
捉急的背景
脸上的元素无非皮肤和五官，衣服无非用布料组成领子的形状。背景就不同了，什么都可以有。
对GAN来说，给背景建模是最难的。于是，超现实主义的画风，常常在背景里出现：
来自英伟达上一代GAN
另外，如果GAN在训练数据的背景里看过文字，也会在生成图像的背景里，用奇怪的姿势“造字”：
来自英伟达上一代GAN
毕竟，数据集常常是用旋转、翻转这样的方式扩增过的；可文字大多只有一个朝向是有效的，转过之后很可能就不是字了。
如果背景虚化了呢？
来自英伟达最新GAN
还是用前面的方法找找破绽吧，你看妹子头顶右上角消不去的斑。
你也试一下？
其实，GAN生成的图像，能穿帮的地方也不止这些。
比如，妹子长了胡子：
来自英伟达上一代GAN
虽然，这不是生成图像质量的问题，但就数据集来看，是统计学意义上的问题。
(其实，耳环不对称也是统计学意义上的问题。)
这样说来，只要用上一点点常识，识破GAN的作品并没有很难。
所以，你想不想借着守护人类荣誉的名义，修炼一下自己的洞察力？
英伟达新一代GAN论文传送门：
https://arxiv.org/pdf/1812.04948.pdf
英伟达上一代GAN论文传送门：
https://research.nvidia.com/publication/2017-10_Progressive-Growing-of
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