目前有哪些比较成功的人工智能应用?
分享一个用人工智能绘制油画的的应用吧,效果是这样的:
给GAN一张照片,它就能带你回到文艺复兴,变成一张画像。
注意,不是风格迁移,画是GAN自己画的。
你看,穿格子衫的伍迪·艾伦,瞬间拥有了贵族气质,又不失原本的学霸面相。
MIT和IBM沃森联合实验室,发布了这只画师,名叫AI Portraits Ars,可以在线玩耍。
但由于生成的画像过于形神兼备,上线即遭网友大规模涌入,不到三天服务器就崩坏了。
这只高能的AI,不止能拿着照片作画,看着视频也没问题。
是1960年的《惊魂记》,面带惧色的女主,在画师笔下仿佛沉着了许多:
就算眨眼,就算转头,AI生成的画像依旧自然。并没有因为姿势的变化,就画成其他的人:
突破种族界限,突破次元壁
一起来看看AI Portrait Ars的更多作品吧。
面目端庄,眼神坚毅,AI的画笔丝毫没有消磨这位著名女性的气质:
善画女性的AI面对男性表现也一样出色:
这忧郁而深沉的面目,简直和普京年轻时一模一样。
在文艺复兴时代,有色人种没能留下属于自己的油画,但在AI Portrait Ars这里,艺术绝对没有界限。
非裔兄弟的画像气质传神。
亚洲同胞也不在话下。
蓝人,也没有问题:
不仅对三次元的人类们一视同仁,AI Portrait Ars还能把二次元人物一并带回文艺复兴时代:
没想到AI笔下,二次元人类的眼睛也一样会说话。
根据官方介绍,AI Portrait Ars目前只能给人类作画:
可是经网友测试,有时候,狗狗们的肖像也是可以生成的:
相反,有的人类却遇到了一点麻烦:
好玩的是,即使你输入了一张笑得很开心的照片,AI Portrait Ars也会倾向于让你看上去严肃点。
一定是数据集的问题,贵族是不可以在画里大笑的。
效果如此鹅妹子嘤,难怪世界各地的胖友都会被俘获,可是想到另一个大火的变脸FaceApp,因为隐私质疑而收到警告,不免让人有一丝担忧。
AI Portrait Ars的作者们早想到了这个问题。他们保证,在图像生成完毕后,用户上传的照片会第一时间从服务器上被删除。
此外,AI生成的图像也不会带有附加识别信息。
The Verge评论道:
AI Portrait Ars不会窃取你的数据,但它可能会偷走你的灵魂。
这是GAN,不是风格迁移
团队说,他们用45000张肖像画,训练成了这只AI画师。
它掌握了不同的画风,以及不同的抽象化程度。
比如这个头发 (大概) 日渐稀疏的男子,仰天大笑的时候,就从油画笑成了一张素描。
有了许多的人类画作当营养,GAN是怎样生成自己的图呢?
GAN里面有个生成器,就是画师;还有个判别器,就是鉴赏家,负责识破生成器的画不是人类作品。
生成器里有个潜在空间,里面有千千万万的AI画像,都是从人类画作里,用不同的向量修改而成。
然后,要按着照片生成画像,就把一个向量 (Latent Vector) ,映射到千万AI画像里和照片最接近的一幅。
那么,向量和照片,怎样才能比较出相似不相似?团队设计了一个Inverter,可以从照片里近似出一个向量,用来找到潜在空间里最合适的那个向量。
团队还特意强调,这不是风格迁移。
GAN生成的图像,脸部的线条都是重新设计的。
这个模型自己会决定,到底用哪种画风。所以,有的人变成了油画,有的人变成了素描。
至于,AI是如何选择画风。研究人员说,脸上的细节,和背景里的细节,都会帮AI做决定。
相比之下,风格迁移通常都是强烈地改变颜色,而照片的其他特征大多保持不变。
比如,若是风格迁移,一个妹子会变成这样:
若是交给AI Portraits Ars,妹子就会变成这样:
而且,就算是油画,也有来自不同时代、不同画家的笔触。
比如,AI Portraits Ars的每个作者,都让AI把自己变成了一幅画,各自风格不同:
One More Thing
虽然这只AI因为太受欢迎,不得不下线维护。
但是不用担心,网站已经预告了Back Soon。
所以,还是先Mark一下比较好。
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《科学》杂志封面
只需向这个系统展示一个来自陌生文字系统的字符,它就能很快学到精髓,像人一样写出来,甚至还能写出其他类似的文字——更有甚者,它还通过了图灵测试。下面就是机器和人写出的字符。你猜哪些是机器写出来的?傻傻分不清了吧?
机器的作品是1,2;2,1;1,1
这三名研究者分别是纽约大学数据科学中心的Brenden Lake,多伦多大学计算机科学与统计学系的Ruslan Salakhutdinov和麻省理工学院大脑与认知科学系的Joshua Tenenbaum。他们创造的AI系统能够迅速学会写陌生的文字,从某种意义上说明它领悟到了字符的本质特征(也就是字符的整体结构),同时还能识别出非本质特征(也就是那些因书写造成的轻微变异)。
三名研究者从左到右分别是:Ruslan Salakhutdinov, Brenden Lake和Joshua B. Tenenbaum。图/Alain Decarie/The New York Times
人类的概念具有极大的弹性,因此,尽管许多概念的边界十分模糊,但我们依然能进行明确的分类。这三位研究者声称,他们的系统就抓住了这种弹性。该系统能模仿人类的一个特殊天赋——从少量案例中学习新概念。它所根植的计算结构叫做概率程序(probabilistic program),还可能有助于对人类获得复杂概念的过程进行建模。
《科学》封面重磅论文:人工智能终于能像人类一样学习(附论文)
机器之心原创