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AI變臉成潮流,人工智能的世界等你探索

人工智能
說起人工智能,人們的第一印象就是智能機器人。但事實上,人工智能所包含的范圍很大,根據官方定義,人工智能指的是:一個可以正確解釋外部數據,從這些數據中學習,并利用這些學習通過靈活的適應提升實現特定目標和任務的能力的系統。

 過去手機沒出來的時候,人們想要拍照就只能去照相館,因為是難得的拍照,所以會穿上自己最好的衣服,細心拾掇自己,即使拍出來的照片是黑白的,也分外珍惜。

后來翻蓋手機的出現,讓拍照成為一件很日常的事,屏幕雖小,卻能將人物、景象照得明明白白,照片也不再是黑白的,而變成了彩色照片。

緊接著智能手機出現了,除了拍照功能之外,更增加了有趣的拍照軟件,能夠對自己的照片進行一定程度的美化。

到現在,各種拍照軟件層出不窮,更發展出了AI變臉的視頻軟件,能夠讓你身處任意一個場景中毫無違和感,這種技術的實現就得益于我們的人工智能。

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說起人工智能,人們的第一印象就是智能機器人。但事實上,人工智能所包含的范圍很大,根據官方定義,人工智能指的是:一個可以正確解釋外部數據,從這些數據中學習,并利用這些學習通過靈活的適應提升實現特定目標和任務的能力的系統。

這句話很繞,但是稍加拆分就能知道,原來人工智能是分析數據、利用數據、設計算法、打造系統的一個學科分支。

AI變臉技術也正是應用了人工智能的學科特點,精準打造了符合每個人面部特點的變臉模式,借由各種各樣的特效,豐滿人物形象。

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在這項技術中,主要難點有以下幾個:

1.需要收集大量數據。

AI人工智能的核心在于算法,因此想要實現這項技術,必須依照足夠的數據做參考,通過對大量的數據進行分析、建立模型,才能得到適合每個人的變臉特效。

2.可控性差。

除了上述大量的數據分析,這項技術還面臨可控性差的問題。人物的臉型、眼睛大小、眉眼距離等都需要在小尺度上進行操作,加上每個人的五官大小不一樣,所以就難以保證在小尺度上做到適合每個人的調整。

3.生成質量不穩定。

由于輸入數據的質量和生成模型本身的不穩定性,導致生成的圖像畫質可能較低。

4.計算量大,難以部署在移動端。

這項技術因為要具備強大生成能力,因此就可能讓計算量要達到上百 G,不適合在移動端部署。

為了攻克這些技術難點,實現這項技術,就需要做到:

按需求采集非成對數據,并訓練高參數量的模型生成成對數據;

對成對數據進行畫質增強;

利用成對數據訓練移動端輕量化模型。

由此可見,AI人工智能的應用是方方面面的,不拘泥于智能機器人,也不放過日常生活中需要通過算法累積的系統,在人工智能的世界中,還遠不止于此。

責任編輯:梁菲 來源: 今日頭條
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