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DeepNude現在火了,看看一鍵脫衣AI原理的秘密

2019-07-05
關鍵詞: DeepNude AI

  輸入一張女性的照片,就能得到果體照,一件脫衣的DeepNude火了。但也因為面臨巨大的道德爭議,這款軟件的開發者選擇了將它下架。

  而且DeepNude本身也不開源,我們只能從開發者零星的介紹中知道,它用到了pix2pix。

  在巨大的求知欲驅動下,來自四川大學計算機學院在讀碩士袁宵在自己的GitHub探究了DeepNude背后原理,研究圖像生成和圖像修復相關的技術和論文。

  據他的分析,其實DeepNude只是“站在巨人的肩上”,里面用到的技術都是近兩年CV領域的重大研究成果,而且都已經開源。

  當然,作者本身對這項技術是持批判態度的。

  原理

  DeepNude主要使用了2018年發表的文章《Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions》中提出的圖像到圖像技術。

  它可以把簡筆畫變成色彩豐富的圖像,感興趣的同學可以去Demo網站在瀏覽器中試玩。

  

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  具體來說,DeepNude主要使用了計算機視覺領域的3項技術。

  1、圖像修復

  即上面提到的文章,這是來自英偉達Guilin Liu等人的團隊在2018年發表的研究。

  當畫面被嚴重涂抹后,模型仍然能夠恢復出“原來”的圖像,可以說是“毫無PS痕跡”。

  

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  Image Inpainting除了能修復受損的圖像,還能去掉圖像中的某些物品,比如把草地中的石頭涂抹一下,恢復的后圖片中不再有石頭。

  

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  DeepNude用它除掉了圖片里的衣服。

  2、Pix2Pix

  這是加州大學伯克利分校在2017年發表的文章,使用條件對抗網絡作為圖像到圖像轉換問題的通用解決方案。

  image.png

  從語義分割到原圖、從黑白到彩色、補全簡筆畫等等,Pix2Pix幾乎無所不能。

  3、CycleGAN

  這是來自朱俊彥本人的博士論文,曾獲得2018年ACM SIGGRAPH最佳博士論文獎。

  CycleGAN使用循環一致性損失函數來實現訓練,而無需配對數據。換句話說,它可以從一個域轉換到另一個域,而無需在源域和目標域之間進行一對一映射。這開啟了執行許多有趣任務的可能性,例如照片增強,圖像著色,風格遷移等。您只需要源和目標數據集。

  它可以在普通的馬和斑馬之間進行轉換,也能把夏天的景色變成冬天的景色。

  

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  以上3種工具的代碼都已經開源。

  DeepNude文件

  DeepNude軟件包中所有的文件如下:

  

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  袁宵認為DeepNude軟件還是存在一些缺點可以改進的:

  1、軟件體積太大:一個pyqtlib.rar文件的體積就高達1.9GB。

  2、轉換速度慢:處理一張圖片需要30秒;

  

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  3、內容不尊重女性:這是對深度學習技術的錯誤使用

  

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  他認為,DeepNude可以使用TensorFlow來實現,壓縮模型的體積。軟件本身也應該改變目前不尊重女性的做法,把這項技術用在正途上。研究人員應努力為人類謀福祉,而不是通過違法軟件獲取收入。

  求種現場

  雖然袁宵本人的愿望很美好,但是這個項目的討論頁面還是不可避免地成為了求種現場。

  隨著DeepNude下架,有人希望作者能提供原版軟件下載地址,或者提供一些代碼之類的。

  

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  作者本人當然是嚴詞拒絕,不光關乎道德,因為在中國傳播色情軟件是違法的。

  最后插播一條最新消息,另一款”羞羞”的軟件也被視為非法了,那就是可以把愛情動作片女主角換成任意女神的Deepfake。

  在美國弗吉尼亞州,未經本人同意,制造虛假的裸露圖片或視頻將視作犯罪,可處以罰款乃至監禁。


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