一键脱衣AI原理解密:开源算法,英伟达伯克利研究,不高深也不神秘

栏目: 软件资讯 · 发布时间: 5年前

内容简介:晓查 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI

晓查 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

一键脱衣AI原理解密:开源算法,英伟达伯克利研究,不高深也不神秘

输入一张女性的照片,就能得到果体照,一件脱衣的 DeepNude 火了。但也因为面临巨大的道德争议,这款软件的开发者选择了将它下架。

而且DeepNude本身也不开源,我们只能从开发者零星的介绍中知道,它用到了pix2pix。

在巨大的求知欲驱动下,来自四川大学计算机学院在读硕士袁宵在自己的GitHub探究了DeepNude背后原理,研究图像生成和图像修复相关的技术和论文。

据他的分析,其实DeepNude只是“站在巨人的肩上”,里面用到的技术都是近两年CV领域的重大研究成果,而且都已经开源。

当然,作者本身对这项技术是持批判态度的。

原理

DeepNude主要使用了2018年发表的文章 《Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions》 中提出的图像到图像技术。

它可以把简笔画变成色彩丰富的图像,感兴趣的同学可以去Demo网站在浏览器中试玩。

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具体来说,DeepNude主要使用了计算机视觉领域的3项技术。

1、图像修复

即上面提到的文章,这是来自英伟达Guilin Liu等人的团队在2018年发表的研究。

当画面被严重涂抹后,模型仍然能够恢复出“原来”的图像,可以说是“毫无PS痕迹”。

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Image Inpainting除了能修复受损的图像,还能去掉图像中的某些物品,比如把草地中的石头涂抹一下,恢复的后图片中不再有石头。

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DeepNude用它除掉了图片里的衣服。

2、Pix2Pix

这是加州大学伯克利分校在2017年发表的文章,使用条件对抗网络作为图像到图像转换问题的通用解决方案。

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从语义分割到原图、从黑白到彩色、补全简笔画等等,Pix2Pix几乎无所不能。

3、CycleGAN

这是来自 朱俊彦 本人的博士论文,曾获得2018年ACM SIGGRAPH最佳博士论文奖。

CycleGAN使用循环一致性损失函数来实现训练,而无需配对数据。换句话说,它可以从一个域转换到另一个域,而无需在源域和目标域之间进行一对一映射。这开启了执行许多有趣任务的可能性,例如照片增强,图像着色,风格迁移等。您只需要源和目标数据集。

它可以在普通的马和斑马之间进行转换,也能把夏天的景色变成冬天的景色。

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以上3种 工具 的代码都已经开源。

DeepNude文件

DeepNude软件包中所有的文件如下:

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袁宵认为DeepNude软件还是存在一些缺点可以改进的:

1、软件体积太大:一个pyqtlib.rar文件的体积就高达1.9GB。

2、转换速度慢:处理一张图片需要30秒;

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3、内容不尊重女性:这是对深度学习技术的错误使用

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他认为,DeepNude可以使用TensorFlow来实现,压缩模型的体积。软件本身也应该改变目前不尊重女性的做法,把这项技术用在正途上。

研究人员应努力为人类谋福祉,而不是通过违法软件获取收入。

求种现场

虽然袁宵本人的愿望很美好,但是这个项目的讨论页面还是不可避免地成为了求种现场。

随着DeepNude下架,有人希望作者能提供原版软件下载地址,或者提供一些代码之类的。

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作者本人当然是严词拒绝,不光关乎道德,因为在中国传播色情软件是违法的。

最后插播一条最新消息,另一款”羞羞”的软件也被视为非法了,那就是可以把爱情动作片女主角换成任意女神的 Deepfake

在美国弗吉尼亚州,未经本人同意,制造虚假的裸露图片或视频将视作犯罪,可处以罚款乃至监禁。

传送门

原文链接:

https://github.com/yuanxiaosc/DeepNude-an-Image-to-Image-technology

Image-to-Image Demo:

https://affinelayer.com/pixsrv/

其他涉及的论文地址:

Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions

https://arxiv.org/abs/1804.07723

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks

https://phillipi.github.io/pix2pix/

Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks

https://arxiv.org/abs/1703.10593

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