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近日，測(cè)試人類(lèi)分辨「AI 合成人臉」能力的一個(gè)網(wǎng)頁(yè)吸引了大家的關(guān)注。在未看攻略前，也許你也難以分辨真假。

自 2018 年 12 月英偉達(dá)推出 StyleGAN 以來(lái)，合成人臉已經(jīng)讓人難以輕易分辨。特別是今年年初，英偉達(dá)開(kāi)源了 StyleGAN 的代碼，大量真假難辨的人臉被開(kāi)發(fā)者「創(chuàng)造」出來(lái)。

近日，有開(kāi)發(fā)者創(chuàng)建了一個(gè)網(wǎng)站，讓玩家分辨哪張人臉是真實(shí)的。如下圖所示，打開(kāi)網(wǎng)站地址，就可以直接玩游戲，選擇自己認(rèn)為的真實(shí)人臉。

網(wǎng)站地址：http://www.whichfaceisreal.com/index.php

下面的這些圖你能分辨真假嗎？（答案見(jiàn)文后）

在未看「攻略」之前，小編依靠本能選擇，結(jié)果前五輪測(cè)試全部錯(cuò)誤（這運(yùn)氣也是杠杠的）。但 AI 大牛 Yann LeCun 有妙招。 在 Twitter 上「傲嬌地」表示，他嘗試了一些測(cè)試，全部選擇正確。如果你了解當(dāng)前的，就發(fā)現(xiàn)圖像中的一些明顯訊號(hào)。

其實(shí)仔細(xì)總結(jié)，我們還是會(huì)發(fā)現(xiàn)生成圖像在細(xì)節(jié)上有些「痕跡」，而這些「痕跡」就是判別的指南。說(shuō)不定以后的 能解決掉這些細(xì)節(jié)，讓生成圖像真正「欺騙」人類(lèi)。

真假臉怎么做？

在去年的 12 月中，英偉達(dá)發(fā)布了一種新型 StyleGAN，它生成的圖像極其逼真，如果只看假圖的話基本上都不能確定是不是真的。StyleGAN 的生成器架構(gòu)借鑒了風(fēng)格遷移研究，可對(duì)高級(jí)屬性（如姿勢(shì)、身份）進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督分割，且生成圖像還具備隨機(jī)變化（如雀斑、頭發(fā)）。

在 2019 年 2 月份，英偉達(dá)發(fā)布了 StyleGAN 的開(kāi)源代碼，我們可以利用它生成真實(shí)的圖像。在默認(rèn)情況下，SyleGAN 訓(xùn)練 1024×1024 分辨率的圖片需要使用 8 塊 GPU 訓(xùn)練接近一個(gè)星期，英偉達(dá)研究者在說(shuō)明文檔中勸告所有使用者：使用較少 GPU 可能無(wú)法達(dá)到最佳效果。

StyleGAN 官方開(kāi)源地址：https://github.com/NVlabs/stylegan

StyleGAN 合成的逼真人臉圖像，圖源 Kerras et al. (2018)。

除了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的代碼外，英偉達(dá)還提供了大量預(yù)訓(xùn)練模型，包括室內(nèi)、汽車(chē)和人臉等，我們可以借助它繞過(guò)漫長(zhǎng)的訓(xùn)練過(guò)程。對(duì)于這個(gè)網(wǎng)站所生成的人臉，英偉達(dá)提供的預(yù)訓(xùn)練模型是在兩個(gè)大型人臉圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的，即 CELEBA-HQ 和 FFHQ。其中 CELEBA-HQ 提供數(shù)以千計(jì)的名人人臉，而 FFHQ 包含發(fā)布到 Flickr 的 7 萬(wàn)多張人臉圖像。

Flickr FFHQ 數(shù)據(jù)集上的真實(shí)人臉圖像，它們會(huì)用來(lái)訓(xùn)練算法，圖像來(lái)自 FFHQ 數(shù)據(jù)集。

在這個(gè)網(wǎng)站中，作者每次展示一對(duì)人臉圖像。其中真實(shí)人臉選自 FFHQ 數(shù)據(jù)集，合成人臉由 StyleGAN 系統(tǒng)生成。這些合成人臉圖像同樣展示在網(wǎng)站 thispersondoesnotexist.com 中，該網(wǎng)站每 2 秒展示一張由 StyleGAN 生成的偽造人臉。（參見(jiàn)：從此再無(wú)真「相」！這些人全部是 AI 生成的）

真假臉怎么辯？

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盡管 StyleGAN 非常出色，且只看合成人臉很難相信它們都是偽造的，但是 StyleGAN 同樣也會(huì)留下一些偽造的痕跡，很多痕跡甚至是生成圖像的共性。這些「痕跡」因圖像而異，并不是每一張圖像都有，也不是所有痕跡都比較明顯。但是了解這些技巧后，我們就能快速區(qū)分真假人臉，并達(dá)到很高的準(zhǔn)確率。

水斑

我們并不確定以后的 GAN 是否也會(huì)出現(xiàn)這個(gè)問(wèn)題，但是當(dāng)前 StyleGAN 的一個(gè)顯著特點(diǎn)是：它有時(shí)會(huì)產(chǎn)生一些閃亮的斑點(diǎn)，這些斑點(diǎn)看起來(lái)有點(diǎn)像舊照片上的水斑。這個(gè)特征很容易幫助我們將其判斷為生成圖像，不過(guò)斑點(diǎn)可能會(huì)出現(xiàn)在圖像的任何地方，且在頭發(fā)和背景的交界處出現(xiàn)的頻率比較高。

背景問(wèn)題

另一個(gè)判斷依據(jù)是出現(xiàn)在圖像背景里的各種錯(cuò)誤，因?yàn)楸尘翱赡馨S富的語(yǔ)義信息，只要語(yǔ)義信息不連貫，我們就能斷定它是假的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用來(lái)訓(xùn)練生成面部，它對(duì)背景環(huán)境的注意力并沒(méi)有那么多。在最糟的情況下，可能生成的圖像如下第一張所示，旁邊的人非常奇怪。當(dāng)然也可能如第二張生成一些混亂的形狀或立方體，如第三張生成完全不合理的背景。

眼鏡

到目前為止，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)很難生成逼真的眼鏡。一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題是生成的眼鏡不對(duì)稱(chēng)，我們只要看看眼鏡的框架結(jié)構(gòu)就能識(shí)別出來(lái)。很可能左邊的框架會(huì)采用一種風(fēng)格，而右邊的框架又采用另一種風(fēng)格；也可能框架的邊框產(chǎn)生扭曲或出現(xiàn)鋸齒。

其他不對(duì)稱(chēng)

總的來(lái)說(shuō)，對(duì)稱(chēng)是人臉生成算法面臨的一大挑戰(zhàn)。除了不對(duì)稱(chēng)的眼鏡之外，還要注意左右兩邊臉毛、耳朵、首飾及衣物的不對(duì)稱(chēng)。StyleGAN 表示：我容易么我。。

頭發(fā)

頭發(fā)很難渲染地很逼真。有時(shí)臉上或其他部位會(huì)有不連貫的頭發(fā)（如下面第一張圖所示）。還有些時(shí)候頭發(fā)可能會(huì)太直、有條紋，正如 Kyle McDonald 所說(shuō)的，「就像有人用調(diào)色刀或一把大刷子弄臟了一塊丙烯酸顏料。」如下圖中間的圖所示。有時(shí)頭發(fā)周?chē)鷷?huì)有奇怪的光暈（如下面第三張圖所示）。

Kyle McDonald 識(shí)別生成圖像的經(jīng)驗(yàn)：https://medium.com/@kcimc/how-to-recognize-fake-ai-generated-images-4d1f6f9a2842

熒光滲透

一種有趣的現(xiàn)象是，假照片背景里的熒光色彩有時(shí)會(huì)從背景流到頭發(fā)或臉上。

牙齒

牙齒不容易渲染，假照片里的牙齒通常很奇怪或不對(duì)稱(chēng)。一些照片里的人甚至有三顆門(mén)牙（如下面最后一張圖所示）。

照片為真的標(biāo)志

上面介紹了如何識(shí)別假照片，我們已經(jīng)知道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以生成什么事物。如果遇見(jiàn)渲染準(zhǔn)確、各方面都做得很好的照片，你就可以很自信地說(shuō)那是一張真照片。這些方面包括對(duì)稱(chēng)的眼鏡和耳環(huán)（下圖第一張）、旁邊有真實(shí)無(wú)誤的同伴（下圖第二張）以及充滿細(xì)節(jié)的背景，尤其是旁邊還有可以閱讀的文字（下圖第三張）。

高招

在實(shí)際生活中，其實(shí)我們可以用一記妙招來(lái)可靠地辨別互聯(lián)網(wǎng)上生成的人是否為真人。方法很簡(jiǎn)單：StyleGAN 算法不能生成同一個(gè)「假人」的多張圖像。截至目前，我們還沒(méi)聽(tīng)說(shuō)過(guò)有哪一款軟件可以生成同一個(gè)假人多個(gè)角度的人像。因此，如果你想確定你在社交網(wǎng)絡(luò)上的夢(mèng)中情人是真人，那就跟他多要幾張照片。如果他能給出一張大頭照和其他照片，那他就是真人。當(dāng)然，給你發(fā)信息的人未必是照片里的人，但照片里的人一定是真人。

軟件總有一天會(huì)升級(jí)，但現(xiàn)在來(lái)看，多張照片仍然是證明真實(shí)性的有力證據(jù)。

答案：第一張右邊是真的，第二張右邊的是真的，第三張左邊是真的。你猜對(duì)了幾個(gè)？

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的哪个小姐姐是假的？Yann LeCun说合成人脸并不难分辨的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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