大家先看兩張圖，猜猜下面這兩個人是不是真的，答案後面揭曉。
2023年，機器學習研究者ian goodfellow提出了後來非常有名的「生成式對抗網路」（gan）。之所以稱之為「生成式」，是因為網路的輸出並非對輸入進行**（比如是不是熱狗），而是盡可能地模仿輸入。這種網路包含兩個相互博弈的神經網路，像「貓捉老鼠」一樣對抗：乙個盡力去忽悠另乙個，讓它相信自己生成的是真樣本，而另乙個則盡力去區分真假樣本。
2023年gan剛提出來時，它生成的人臉還很粗糙，一眼就能看出來真假：
但是後來隨著不斷對它改進，到了2023年10月份，gan已經能生成非常逼真的人臉，很難辨認真假：
圖：karras等人提出的progan生成的人臉
如果對於辨認真假臉的難度沒有什麼概念，可以先玩玩麻省理工的幾個學生最近製作的乙個小遊戲。這個遊戲的目的就是了解目前ai生成的人臉能否瞞過人類的眼睛。
開啟遊戲頁面，簡單填寫你年齡和性別，提交後就能玩遊戲了。
玩法就是頁面上彈出一張人臉**，顯示一定時間後，就讓你選擇是「真」還是「假」，每一局猜6張**。遊戲一共有兩關，第一關是顯示整張人臉，第二關是把人臉的眼睛打上了碼。其中每一關又分為5個難度，分別是讓人臉顯示5秒，2秒，1秒，0.5秒和0.25秒。
試玩了一下，發現其實還是挺難的，最好的成績是6張中猜對了5個，最慘的一局全軍覆沒。從中也可以看出如今ai在人臉生成方面已經相當厲害了。
遊戲傳送門：
nikola.mit.edu/
其實要想正確識別出所有假臉也是有可能的，但是要找到技巧，哪些呢？我們下面就把它們分享給大家。
如今ai生成的人臉已能如此逼真，有沒有辦法能辨別出它們？機器學習專家kyle mcdonald總結了這幾個秘訣。
這種現象在ai生成的直發里很常見，特別是長頭髮。雖然頭髮的細微部分很逼真，但整體來看頭髮過於直了，沒有那種略微自然彎曲的感覺，看上去很像是有人拿刷子或調色刀往上面直愣愣抹了一道後的結果。如果見到這種頭髮有點怪異的人臉**，就要留心了。
人臉影象訓練出來的gan很難捕捉背景中結構複雜的資訊。而且，gan顯示訓練資料的原始版本與映象版本兩個版本，這意味著它們在為文字書寫建模時存在困難，因此通常它只出現在乙個方向上。所以如果人臉背景中的文字扭曲變形，基本就可以判定這是ai生成的結果。
gan之所以能生成如此逼真人臉的原因之一就是所有訓練資料集中在了一起。這意味著當涉及到眼睛和耳朵的位置和渲染時，gan的可變性很小。另一方面，人臉影象的背景裡可能什麼東西都有。gan難以給所有內容建模，最後往往以乙個大致模糊的背景將之概括，而不是復原真實的背景。因此，ai生成的人臉背景往往有點超現實主義風格。
gan很難處理影象中的長距離元素。雖然在訓練ai的資料集，像耳環這樣的元素常常成對出現，但在ai生成的影象中卻很少這樣。例如，現實中人眼一般看向同乙個方向，眼球一般顏色一樣（極少數異瞳情況例外），但ai生成的人眼，大部分看向的方向不一致，且眼球差異較大。另外耳朵也是乙個重要指標，ai生成的假臉中，如果仔細看，會發現兩隻耳朵的大小甚至高度並不一致。
gan擅長生成概括性畫面，但目前仍難以處理像牙齒這樣的半規則細節問題。有時gan會生成錯位的牙齒，或者以不尋常的方式拉伸或收縮每顆牙齒。以前在其它領域比如合成包含磚塊的影象紋理時，也出現過此類問題。如果畫面中人物的牙口看著很怪異，那麼這是張假臉的可能性就很高。
這是識別gan生成的影象的最快方法之一。通常情況下，gan會傾向於把頭髮縮成一團，在肩膀周圍隨機生成幾縷頭髮，前額的頭髮凝結成幾條。因為人類的髮型變化很大，而且細節資訊很多，因而成為gan最難生成的地方之一。有些不是頭髮的地方常常會被gan變成頭髮紋理。所以如果影象中的人臉很精緻很整潔，但頭髮卻跟丐幫**一樣凌亂不堪，那多半這是個假臉。
以前文所說的那個能生成好萊塢明星人臉的progan為例，訓練它的資料集包含了1萬個明星的20萬張影象。資料集中的人臉並沒有出現臉上有毛、化濃妝的情況，但gan卻把不同性別的多個屬性混合在了一起，比如上圖中的人臉既有鬍子，又戴耳環，明顯不是正常的人臉。原因可能就是當前gan還沒有學習清楚人類的具體生物特徵。所以如果有些人臉的性別特徵紊亂，那就是假圖沒跑了。
ai生成的人臉有些部位會出現半規則的雜訊，比如水平或垂直的條帶狀紋理。例如上圖，這可能是神經網路想模仿衣服的紋理。在判斷真假臉時，仔細檢視影象的紋理也很重要。
如果仔細甄別ai生成的影象，會發現某些部位存在顏色溢位的問題，還帶著彩虹色光暈，多出現在人物的衣領、脖子和眼白部位。
真實人臉示例
我們來看看一些真實人臉。瞧瞧背景中清晰的文字、兩邊一致的耳環、整齊的牙口、自然的髮型，所以如果仔細看，真假臉的區別之處還是很多的。
以上就是辨別是否為ai生成的假臉的幾種技巧，送你一雙「火眼金睛」。現在可以再回頭玩玩這個遊戲，看看能不能拿滿分。
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