“好吧?！睏蠲饕膊辉賵?jiān)持，但他總覺(jué)得哪里不大對(duì)勁，直覺(jué)告訴他好像有什么不大好的事情要發(fā)生。

    “孟的新技術(shù)真的相當(dāng)好用??！”在這幾天的實(shí)驗(yàn)迭代當(dāng)中，臉書的DeepFace團(tuán)隊(duì)已經(jīng)有了好幾個(gè)較大的飛躍。

    首先就是原本臃腫不堪的模型大小得到了極大的緩解，由于算子簡(jiǎn)單易用，速度也快了不少。

    看模型的訓(xùn)練日志，算法的性能也是一路走高，很可能超越他們之前最好的結(jié)果。

    “真不知道他是怎么想到的?！蔽址蜷L(zhǎng)長(zhǎng)的嘆了一口氣，一個(gè)如此簡(jiǎn)潔的操作，就能夠解決困擾了整個(gè)領(lǐng)域好幾年的大難題。

    “其實(shí)這種情況是最氣人的，如果他真的搞出一套非常復(fù)雜的理論和操作倒也好了?！睏蠲骱苣芾斫獯蠹倚睦锏南敕ǎ骸叭绻牟呗援?dāng)真搞得十分復(fù)雜，我們也就徹底折服了，不會(huì)生出什么幻想和遺憾?！?br/>
    “偏偏他用這么簡(jiǎn)潔簡(jiǎn)單的辦法把事情給辦成了，給人的感覺(jué)就像是哥倫布在海上一直開，就發(fā)現(xiàn)了新大陸一樣。其中的智慧和努力或許很多，可總給我們一種我上我搞不好也有機(jī)會(huì)的錯(cuò)覺(jué)?！?br/>
    楊明的自我認(rèn)識(shí)還算是清晰，知道這種‘我上我也行’的想法只是海市蜃樓，終究未墮落成鍵盤俠。

    幾位研究人員還是相當(dāng)認(rèn)可孟繁岐研究成果的，只是他們完全沒(méi)想到，孟繁岐為他們還未出爐的最新算法準(zhǔn)備了怎樣的一份驚喜禮物。

    人臉的識(shí)別可以說(shuō)是整個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域當(dāng)中，研究人員最多，應(yīng)用范圍最廣，規(guī)模最大的一個(gè)方向了。

    作為一個(gè)古老的課題，人臉識(shí)別這一任務(wù)歷經(jīng)了傳統(tǒng)模式識(shí)別到現(xiàn)代深度AI的發(fā)展，已經(jīng)相當(dāng)成熟。

    不過(guò)自始至終，它都被一個(gè)無(wú)法解決的難題所困擾，那就是圖像中的遮擋類型問(wèn)題。

    普通的相片不是Photoshop的圖層，如果一樣物體被遮擋住了，那么這部分信息就徹底喪失掉了。

    沒(méi)有任何技術(shù)手段可以還原當(dāng)時(shí)的場(chǎng)景，就像去馬賽克一樣，是不可能的，被破壞的圖層是不可逆的。

    不過(guò)現(xiàn)在，我們有了新的辦法去另辟蹊徑，解決這個(gè)非常棘手的問(wèn)題，那就是孟繁岐的生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。

    通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)的反復(fù)對(duì)抗生成，生成網(wǎng)絡(luò)將具備非?？植赖膱D像生成能力，完全可以產(chǎn)生非常接近現(xiàn)實(shí)的內(nèi)容去填充遮擋部分，雖然這些生成的內(nèi)容有可能與原本的內(nèi)容其實(shí)毫無(wú)關(guān)系。

    可它看上去確實(shí)挺像是那么回事的，不影響人對(duì)于圖像的理解。

    何況，如果它事先看過(guò)相當(dāng)多目標(biāo)人物的其他照片的話，生成出的部分很有可能幾乎和現(xiàn)實(shí)完全一致。

    并且，生成還只是最基本的一方面，通過(guò)對(duì)隱藏層一些維度上參數(shù)的理解，人們甚至能夠做到精細(xì)地調(diào)節(jié)圖像的一些屬性。

    圖像特定屬性的編輯，是生成技術(shù)更為進(jìn)階的應(yīng)用方式。

    比如圖像中，人物的情緒，臉部表情的喜怒哀樂(lè)皆可隨著你的調(diào)整而做出相應(yīng)的變化。

    后來(lái)十分流行的假笑表情包，就是通過(guò)控制圖像中人臉的情緒，使得原本悲傷憤怒的人咧開嘴巴，夸張大笑。

    甚至有人會(huì)連貫地修改整個(gè)視頻，讓整個(gè)場(chǎng)面看起來(lái)十分滑稽，喜感。

    除了表情情緒之外，另一個(gè)后來(lái)比較流行的是年齡調(diào)節(jié)，通過(guò)修改某些特定維度的參數(shù)，人們可以直接一夜白頭，又或者是返老還童。

    這些還都只是普通的圖像編輯，并且只編輯其中面部的部分。

    后面還有更加高端的算法應(yīng)用，比如智能換臉，智能美顏等等。

    前者在許多影視二創(chuàng)和鬼畜當(dāng)中十分流行，人人都能‘演’三分鐘大片。

    想讓誰(shuí)客串都可以，關(guān)公戰(zhàn)秦瓊成為可能。

    而后者則在各種直播平臺(tái)上應(yīng)用廣泛，地上扔兩只拖鞋都能給你自動(dòng)上個(gè)妝。

    “不過(guò)由于現(xiàn)在硬件和其他技術(shù)手段的限制，我還沒(méi)有辦法生成非常高分辨率的清晰假圖，想要直接操作整個(gè)視頻也稍顯勉強(qiáng)?！?br/>
    孟繁岐清晰地知曉目前自己可以做到哪一步，4k分辨率的高清圖沒(méi)什么辦法，但二三百甚至五百左右的普通清晰度卻是差不多夠了。

    針對(duì)一下目前階段的人臉?biāo)惴?，綽綽有余了。

    并且，孟繁岐如今已經(jīng)有了谷歌大腦的研究員權(quán)限，調(diào)用幾十張顯卡不是什么問(wèn)題，做這些實(shí)驗(yàn)的速度比起之前數(shù)十倍地增長(zhǎng)。

    待得這個(gè)模型訓(xùn)練完成之后，孟繁岐計(jì)劃建設(shè)一個(gè)網(wǎng)站，叫做[這些人都不存在]，來(lái)炒起熱度，使得大家關(guān)注到這種人臉的偽造生成技術(shù)。

    每次打開這個(gè)網(wǎng)站，都會(huì)隨機(jī)生成一個(gè)栩栩如生，但實(shí)際上完全不存在的人物肖像照。

    孟繁岐準(zhǔn)備借助自己和谷歌還有白度的關(guān)系，宣傳這個(gè)網(wǎng)站，通過(guò)這種方式來(lái)提醒人們，使得人們注意到原來(lái)識(shí)別算法一定需要有能力去分辨，圖像究竟是真的還是人工智能生成的。

    可謂是一舉兩得了，即宣傳了自己的生成式技術(shù)，又給目前的人臉識(shí)別方向提出了一個(gè)短時(shí)間無(wú)法解決的大難題。

    而借助這一年左右的時(shí)間差，已經(jīng)可以輕松妥善處理該問(wèn)題的孟繁岐，將形成牢不可破的技術(shù)壁壘，迅速搶占國(guó)內(nèi)人臉識(shí)別方向的市場(chǎng)。

    “不過(guò)即便這件事比較重要，仍舊還是要排在推薦廣告算法的后面?！泵戏贬櫫税櫭碱^，若想創(chuàng)業(yè)，以后瑣事一定很多。

    推薦算法這件事情不能再耽誤了，它是自己目前最大的搖錢樹，也是以后多個(gè)公司的核心啟動(dòng)資金來(lái)源。

    自己不可以因小失大，明天就要去谷歌尚海分部開始這部分內(nèi)容的研發(fā)。

    在測(cè)試結(jié)果成功之前，所有其他的事情都要為它讓步。

    不管是FaceGAN臉部生成技術(shù)，建立公司，還是后續(xù)的計(jì)劃，建立[這些人都不存在]網(wǎng)站，以宣傳這種虛擬生成技術(shù)，都得排在推薦算法的后面。

    等到這些內(nèi)容都完成了，再抽空去和尚海衛(wèi)生中心談醫(yī)療圖像智能處理的問(wèn)題。

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