杨幂换脸不算啥，AI还能造出“并不存在”的美食图、假简历

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杨幂换脸不算啥，AI还能造出“并不存在”的美食图、假简历

2019 年 3 月 16 日 雷锋网

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现在AI“假货”的“仿真”能力已经遍布人脸到人的“周边”

文 | 赵晨希

如果你还记得前段时间Deepfakes（深度换脸）的代表事件——杨幂换脸的话，今天，雷锋网打算介绍一些AI造假的新进展给读者们。

其实，Deepfakes（深度换脸）给人的感觉已经很糟糕了，而现在AI“假货”的“仿真”能力已经遍布人脸到人的“周边”。近期，特拉维夫大学的一组研究人员开发了一种神经网络，能够读取食谱并生成的熟食产品的图像。换句话说，如果你在Instagram、Facebook等社交媒体上看到美食博主分享的照片，不要羡慕，说不定它是假的，可能是由AI生成的假图片。

雷锋网了解到，研究人员Ori Bar El，Ori Licht以及Netanel Yosephian组成的特拉维夫团队使用名为StackGAN V2 改进版本的生成对抗网络（GAN）和来自于庞大的recipe1M 数据集中，StackGAN V2和52K图像组合搭配，创建了他们的AI系统。

这个团队开发的人工智能模型，几乎可以列出任何食品的成分和说明清单，并找出、生成成品食品的样子。

研究员Ori Bar El表示：

这一切都起源于我向祖母询问她传统的番茄酱炸鱼排配方的时候。由于她年事已高，她并不记得确切的食谱。所以，我想知道我是否可以建立一个给出食物图像的系统，可以输出食谱。在考虑了这个想法一段时间后，我得出了结论，对于一个系统而言，要想得到一个真正、确切数量、含有“隐藏”成分（比如，盐、胡椒、黄油、面粉等）的精确配方太难了。

那么，我想知道我是否能够做一下相反的事情。比如，基于配方生成食物图像。我们相信这项任务对于人类来说是非常具有挑战性的，尤其对于计算机而言。由于目前大多数人工智能系统都试图应用于，人类易于完成的任务中取代人类。所以，我们认为解决一项，甚至超出人类能力范围的任务将会很有趣。所以就像大家现在看到的，这个模型可以在一定程度上取得成功。

同时，该团队研究人员还在他们的白皮书中承认该系统目前并不完善：

值得一提的是，与CUB和Oxford102数据集中的图像相比，recipe1M数据集中的图像质量较低。这反映在许多模糊的图像方面，比如，光照条件差，“粥状图像”以及图像不是方形的。这也使得训练模型变得困难。这个事实可能会解释这两个模型成功具备能够成功生成“类似粥”的食物图像的能力，例如。面食、米饭、汤，沙拉。但却难以生成具有独特形状的食物图像，例如，汉堡包、鸡肉、饮料。

这是我们所知道的唯一的这种类型的AI人工智能，因此不要指望它很快会成为您手机上的应用程序。但是，文字毕竟浮于表面。况且，如果这仅仅就是一个食谱。特拉维夫团队的AI则可以把它变成一个看起来足够好的图像。根据研究论文的描述，人类有时更喜欢它而不是真实照片。

当然，该团队打算继续开发该系统，并希望扩展到其它更多的领域中，Ori Bar El研究院说：

我们计划通过在剩余的配方上训练我们的系统来扩展工作（我们有大约35万个图像），但问题是当前的数据集质量很低。我们还没有找到任何适合我们需求的其他可用数据集，但我们可以自己构建一个包含儿童书籍文本和相应图像的数据集。

所以，这些具有天赋、才华横溢的研究人员们，可能会在Instagram上像美食家一样推荐一张，令人垂涎的美食照片。诱人、迷惑但却是AI机器人通过食材、原料的整合生成出来的。