ai|比真人更逼真！英伟达这次真的可以欺骗全世界了( 二 ) 英伟达|合成照片|it芯片

生成对抗网络（GANs）是目前最主流的合成算法，名字听起来非常陌生，但其逻辑并不复杂。
简单来说 GAN 里有一个「画家」和一个「鉴定师」，「画家」需要画出尽可能像人脸的图片，交给「鉴定师」评判。

「鉴定师」在评判之前要看非常多的真人照片，分析出人脸的特征，当「画家」的画能够骗过阅脸无数的「鉴定师」时，一张 AI 合成人脸照片就诞生了。
在这个过程中，「鉴定师」经过不断的学习准确度会不断提高，相应的「画家」的技艺也要随之增长，两者形成一种对抗关系，从而提高合成图像的质量，直到能够以假乱真。
Farid 在实验中采用的是英伟达发布的 Nivdia StyleGAN2 模型，为了研究其合成照片的可信度，研究人员组织了三场实验。

第一场实验，研究人员邀请 315 名参与者分别分辨 128 组（共 800 组）由真人和 AI 合成组成的照片组，结果参与者的平均正确率低于五成，只有 48.2% 。
接着开展第二次实验时，研究人员邀请 219 位接受过培训的新参与者参加同样的实验，并在参与者每次分别后都给予正确与否的反馈。

在研究人员的帮助下，第二次实验的正确率有所提升，但也只是稍稍超过五成，达到 59.0% 。 AI 合照的拟真程度并没有让 Farid 和 Nightingale 感到意外，但实验三的结果，却是他们始料未及的。

第三次实验是由 223 名新参与者为同一批照片的可信赖程度从 1-7 分进行打分，结果显示， AI 合成照片的可信度竟然比真人脸还要高 7.7% ，这个微小的差距在统计学上有着重要的意义。

【ai|比真人更逼真！英伟达这次真的可以欺骗全世界了】▲ Deepfake 换脸尼古拉斯·凯奇
研究人员认为，已具备一定可信度的 AI 合成照片未来很有可能会被不法分子利用，在社交网络实施诈骗或引起混乱，这个问题需要得到社会的重视，并且图片合成技术的发展需要一些条约约束。
那么问题来了，既然 AI 合成人脸具有一定的社会风险，为什么人们还要投入精力研究呢？
AI 人脸很好，但是把「双刃剑」
▲ 基努·李维斯登场
2019 年 E3 电子游戏展上，基努·李维斯在《赛博朋克 2077》预告片中的惊喜亮相瞬间引爆了所有场内外观众的情绪，随即其本人上场宣布将担任游戏中重要角色「强尼银手」的脸模，勾起了无数玩家的期待。

▲ 生化危机 8 中 Helena Mankowska 担任蒂米特雷斯库夫人的脸模
因为在虚拟世界中，一张逼真的人脸能给玩家带来强烈的沉浸感，随着游戏机能的提升，用真人作为脸模代替数字捏脸，成为了越来越多游戏厂商塑造角色的手段。
但使用真人脸模，往往意味着高昂的肖像授权费以及动作捕捉成本，这对一些小型工作室来说并不现实。
这时候一张免版权的 AI 合成人脸便能派上用场——由一个世界上并不存在的人来扮演虚拟角色，听起来合情合理。

例如免费 AI 合成照片项目 Generated Photo 就与动画软件公司 Reallusion 合作，用 AI 合成的人像用作动画、游戏或者广告的 3D 形象上，开发者可以自由地选择人物的种族、年龄、性别，并且不会有版权问题。
可以试想一下，假如模拟人生或者 GTA 等游戏的 NPC 人脸都由逼真的人像制作，游戏的沉浸感和临场感将得到大幅提升。

除了游戏，一些客服类软件也需要大量的真人头像与客户沟通，如果将真人头像换用 AI 人像，既可以避免人像版权纠纷，又能保护个人隐私不被泄露。