據(jù)techcrunch報道，在計算機視覺國際會議上，Facebook AI研究部門科學家里奧·伍爾夫（ Lior Wolf ）在一篇論文中展示了如何創(chuàng)建一套機器學習系統(tǒng)，利用一個自定義表情符號生成器，創(chuàng)造出最貼合你面部特征的卡通頭像。

無需人工輸入，不依賴任何特定的卡通類型，而在理論上適用于任何卡通類型。

谷歌在今年5月份，曾經(jīng)發(fā)不過類似的技術。谷歌的處理方式很酷，但它需要人工對各種面部常見的特征，如卷發(fā)、鼻子類型、眼睛形狀等進行評價和描述，然后據(jù)此呈現(xiàn)出特定樣貌。

從本質上講，計算機會尋找雀斑之類明顯特征，然后從數(shù)據(jù)庫中抓取相應的藝術元素與之相匹配。這樣是可行的，但在很大程度上，它仍然要依賴于人工輸入來定義某一特征。

而Facebook的做法不同。

他們所追求的理念是打造一套系統(tǒng)，利用適用的機器學習工具，對特定面孔進行最佳展示。無論要生成表情符號、表情包或虛擬角色，都能輕松完成。用研究人員的話說，人類一直在這樣做，為什么人工智能不可以呢？

在某種程度上，該系統(tǒng)的做法是同時對人臉和運用同樣分析和特征識別算法生成的圖像加以判斷，就像同時觀察同一個人的兩張圖片一樣。當結果數(shù)據(jù)顯示它們看起來很相近時，就意味著兩者在視覺上高度契合。

這種技術的優(yōu)點在于，它不依賴任何特定的卡通類型，而在理論上適用于任何卡通類型。系統(tǒng)只負責將卡通頭像與真人照片進行比對，找出最吻合的那張。

Facebook的這項技術可用于許多領域，也許最直接的應用是創(chuàng)造一個定制的表情符號系統(tǒng)。當你剪了一款新發(fā)型，或者修剪了胡子時，它甚至可以自動更新。

但卡通頭像匹配的功能也適用于其他網(wǎng)站，比如當你登錄Facebook的虛擬現(xiàn)實游戲時，可以立刻生成一個與自己非常相像的角色頭像。

這篇論文的技術含量很高，論文已經(jīng)在國際計算機視覺大會發(fā)布，所以，很值得期待。

Paper：https://research.fb.com/wp-content/uploads/2017/08/unsupervised-creation-parameterized.pdf

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Facebook新研究：根据照片自动生成卡通头像的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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