劈栗子 發(fā)自 凹非寺

量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI

人艱必拆。

發(fā)明Photoshop的明明是Adobe，打擊PS還要靠Adobe：

官方推出的新殺器充滿了惡意，一能識(shí)別哪張照片修過(guò)了，二能看出修了哪里，三能還原最初的模樣：

被修窄的下頜骨，在AI面前完全藏不住。

手動(dòng)上揚(yáng)的嘴角，也被AI發(fā)現(xiàn)并沒(méi)收了。

再把AI還原的照片，和沒(méi)修過(guò)的原圖對(duì)比一下：

不過(guò)，“還原”也不一定是“變丑”。

比如，妹子的眼睛不知被誰(shuí)修過(guò)，變得兩邊上翹，看上去有些刻?。?/p>

修后與修前

這時(shí)候，交給AI去還原，眼角就變回了平和的樣子，和原圖幾乎無(wú)差：

這是一張動(dòng)圖

這優(yōu)秀的算法，是Adobe聯(lián)合加州伯克利一同開(kāi)發(fā)的，代碼快要開(kāi)源了。

讓它判斷照片有沒(méi)有修過(guò)，準(zhǔn)確率高達(dá)99.4%。

相比之下，讓人類用肉眼判斷，準(zhǔn)確率只有53.5%，幾乎是隨機(jī)猜的成績(jī)。

那么從識(shí)別到還原，是怎樣做到的呢？

怎么拉伸的，就怎么復(fù)原

首先，要有真圖和假圖的數(shù)據(jù)，向AI喂食。

團(tuán)隊(duì)給Photoshop寫了一個(gè)腳本，讓系統(tǒng)根據(jù)輸入的真圖，自動(dòng)生成臉上各種部位被拉伸過(guò)的假圖：

然后，在真圖和假圖之間，計(jì)算出一個(gè)光流場(chǎng)(Optical Flow Field) 。

這樣一來(lái)，假圖到底假在哪里，自動(dòng)標(biāo)注數(shù)據(jù)就行了 (如上圖) 。

然后，把真圖和標(biāo)注好的假圖， 拿去訓(xùn)練一個(gè)Dilated ResNet網(wǎng)絡(luò)。

訓(xùn)練完成之后，給網(wǎng)絡(luò)輸入一張假圖，它便能自己預(yù)測(cè)光流場(chǎng)：

(這看上去又是瘦過(guò)臉。)

得出光流場(chǎng)，AI就知道了圖像被拉伸/扭曲的過(guò)程。

然后，就可以用一個(gè)相反的過(guò)程，把P過(guò)的圖再扭回去。

那么，也該看一下效果了。

測(cè)試圖片，是一位職業(yè)修圖師的手動(dòng)加工而成，AI需要找出圖像本來(lái)的樣子：

被AI看穿之后，男子的圍笑并沒(méi)有消失，只是臉大了幾圈。

然后，把AI還原的圖像，和職業(yè)修圖師加工之前的原圖，對(duì)比一下：

AI還原的臉型，和原本照片上的臉型，已經(jīng)十分接近了。

無(wú)法阻擋的真相大白。

你也會(huì)去玩吧

現(xiàn)在，代碼的狀態(tài)還是“Coming Soon”。

不過(guò)等開(kāi)了源，你也可以訓(xùn)練一只反向PS神器。

沒(méi)什么事情的時(shí)候，逛逛朋友圈，讓AI幫你看看里面的自拍，原本都是什么樣子。