还以为AI滤镜只是一个玩物?
现在,你需要改变一下自己的看法了。
美国旧金山,一名20岁的大学生,借助AI滤镜变身16岁女孩,揪出了一位40岁的男警察!连美国NBC都进行了报道。
有Twitter网友看到之后感叹,这简直就是一个“洋葱新闻”。
虽然大多数都用“hhhhh”表示自己的感受,也有网友不无叹服地夸奖这位亚裔小哥的机智,说:
现在,抓罪犯的方式也是与时俱进啊,不愧是名侦探柯南!
这位小伙名叫Ethan,正在湾区读书。
报道中说,他之所以想要扮成女性,是因为之前跟一位女性朋友聊天时,对方告诉他自己小时候曾经被骚扰过。
于是,他就有了想法, 在网上建立了一份资料,目标就是揪出来恋童癖。
然后,他用Snapchat上的性别转换滤镜,做了一张自己的女版照片。
并在Tinder(美国版探探)上注册了一个账户,给自己取名Esther。
果然,有人开始勾搭他/她,有一名男性给他/她发了信息,问“你今晚要找些乐子吗?”
收到信息之后,Ethan决定试探一下对方。因为Tinder上限制,用户的最低年龄也要19岁。
他在另外一个应用程序上给对方发消息称,自己才16岁,问对方介意不介意,是不是还要继续。结果是,对方并不觉得这有什么。
在相互聊了12个小时后,Ethan报警了。
警方介入之后发现,嫌疑人是一名40岁的警察。在搜查了电子设备和应用程序后,这名警察被逮捕,并被指控与未成年女生接触时违法。
Ethan后来说,我就想通过这些途径找出一些人,只是碰巧对方是一名警察。
整个事件中,Snapchat上的性别转换滤镜可以说是“极其亮眼”。对方竟然没有看出来这张照片有假,也是很神奇了。
难倒是被“XX”冲昏了头脑?还是Snapchat天衣无缝?
想要测试这一功能,首先你得下载一个Snapchat。苹果用户国区App Store就可以下载,至于安卓,自己找安装包就可以搞定。
在注册登录的时候,可能会有些麻烦,但只要越(fan)过了这个坎(qiang),体验滤镜就没有什么障碍了,因为它可以离线使用。
好,现在正式上手测评。
上面这张图中,左边是正常照片,右边是经过性别转换过的照片。
可以看出,在性别转换时也进行了美颜功能:磨皮+美白。但在头发的处理上,并没有把发丝等细节处理好。
使用滤镜时,要把脸部放入到特定区域中才能附加效果,如果没有正脸,滤镜会失效。
遮挡的话,也会影响滤镜效果,但如果遮住眼睛,整体都会失效。
而且头发区域,有手臂等遮挡的话,虽然也有滤镜效果出现,但也会受到很大影响,并不能准确地把手等识别出来给出较好的处理。
Snapchat变性滤镜上线后,谷歌大脑工程师Eric Jang分别在不同遮挡条件下测试滤镜,试图还原出原理。
他预测Snapchat可能是使用了CycleGAN的技术。CycleGAN是一个由成对图像训练成的神经网络,可以实现图像风格转换。比如吧一张狗狗的照片换成梵高名画《星空》的风格:
它会将男性的面部分布映射到女性面部上,反之亦然。而Snap的训练数据集应该是来自过去8年中用户上传的数十亿张自拍照。
然而事情并没有那么简单,Eric小哥对Snapchat滤镜提出了以下几点猜测:
1、Snapchat是如何用成对的图像训练的,长相相似的亲兄妹,还是人工设计的变性照片?
2、头发和面部可能是各自独立合成的,两者分别占据不同的图层,头发一直在上方图层,而且头发的部分比面部稳定,能根据遮挡物体的位置切换高光和头发颜色,看起来不像是GAN合成的。
3、Snap的机器学习工程师如何保证CycleGAN在这么大的数据集上收敛?
4、滤镜不需要联网,Snap如何让神经网络在有限的计算资源下运行?
5、如果它确实是CycleGAN,那么把变女性的照片再用一遍男性滤镜,应该恢复到原来的样子才对。
6、图片比例是几乎不变的,但是当图片靠得非常接近时,照片更接近于本人的样子。滤镜可能有一个预处理步骤,可以在面部图像输入到神经网络之前进行裁剪和尺寸调整。
7、滤镜中可能还有其他子程序,例如调整下巴大小,它不使用CycleGAN,会导致男变女和女变男不再完全相反。
与男变女相对应,Snapchat里面也有女变男的滤镜,出来之后也被各路大神玩坏了。比如,有女网友用这个功能,送给了男朋友一个惊喜:
看那生无可恋的眼神,你也可以试试哦~
这里,还有各种好玩的测试集锦:
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