本视频由ai技术合成是什么软件( 二 )


这些痕迹因图像而异 , 并不是每一张图像都有 , 也不是所有痕迹都比较明显 。但是了解这些技巧后 , 我们就能快速区分真假人脸 , 并达到很高的准确率 。水斑我们并不确定以后的 GAN 是否也会出现这个问题 , 但是当前 StyleGAN 的一个显著特点是:它有时会产生一些闪亮的斑点 , 这些斑点看起来有点像旧照片上的水斑 。这个特征很容易帮助我们将其判断为生成图像 , 不过斑点可能会出现在图像的任何地方 , 且在头发和背景的交界处出现的频率比较高 。
背景问题另一个判断依据是出现在图像背景里的各种错误 , 因为背景可能包含丰富的语义信息 , 只要语义信息不连贯 , 我们就能断定它是假的 。神经网络主要用来训练生成面部 , 它对背景环境的注意力并没有那么多 。在最糟的情况下 , 可能生成的图像如下第一张所示 , 旁边的人非常奇怪 。
当然也可能如第二张生成一些混乱的形状或立方体 , 如第三张生成完全不合理的背景 。眼镜到目前为止 , 生成对抗网络很难生成逼真的眼镜 。一个常见的问题是生成的眼镜不对称 , 我们只要看看眼镜的框架结构就能识别出来 。
很可能左边的框架会采用一种风格 , 而右边的框架又采用另一种风格;也可能框架的边框产生扭曲或出现锯齿 。其他不对称总的来说 , 对称是人脸生成算法面临的一大挑战 。除了不对称的眼镜之外 , 还要注意左右两边脸毛、耳朵、首饰及衣物的不对称 。
StyleGAN 表示:我容易么我 。
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6、第六步 , 执行完上面的操作之后 , 可以用新面孔成功替换影片剪辑中的面孔 , 见下图 。这样 , 就解决了这个问题了 。