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看腻了各路APP换头修脸？修图老炮儿Photoshop给你“换头”新体验


看腻了各路APP换头修脸？修图老炮儿Photoshop给你“换头”新体验文章插图
智东西（公众号：zhidxcom）
编 | 子佩
智东西10月23日消息 ， 近期Adobe发布带有AI神经网络过滤器的新版Photoshop22.0 ， 包含如替换天空、以及修改图片边缘等许多功能 。
其中最受关注的是对人脸肖像的深层编辑 ， 借助神经网络过滤器 ， 新版Photoshop可以调整画面中人物的年龄和面部表情 ， 并通过滑块滑动增加或减少其“快乐”、“惊讶”或“愤怒”的感情 。 除此之外 ， 用户也可以通过简单的功能键摘下人物的眼镜或使用滤镜为他“换脸” 。
一、GAN、云计算助力PS三秒换脸Adobe数字图像副总裁Maria Yap对外媒The Verge表示：“现在 ， 我们可以说Photoshop是世界上最先进的AI应用程序 。 因为我们正在创造图像AI领域的新应用 。 ”
为了能够更好地满足用户的需求 ， 快速便捷地使用Photoshop更换画面中人物年龄、面部表情等 ， Adobe采用生成对抗网络（GAN） ， 一种常用于生成视觉图像的机器学习算法 。 每个功能从操作开始到完成只需要几秒钟 ， 如果计算量过大 ， 功能进程将会在云中完成 。
或许对于熟悉AI图像编辑领域的人来说 ， 这些常在论文和演讲中出现的技术并不新奇 。 但从社交媒体中流行一时的demo以及论文成果 ， 到Photoshop这样消费巨头的大规模应用落地 ， 新版Photoshop发布对于AI图像编辑领域依旧有重大意义 。
在Adobe发布会的展示中 ， 新版Photoshop展现了处理图像细节、发挥设计创意的惊人、顺畅的完美效果 。 但这些功能是否能在实际应用中发挥其宣称的效果 ， 又是否存在其他问题 ， 依旧将取决于用户的反馈 。
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二、跨种族数据集、算法测试 ， 致力消除算法“偏见”通过对过去数据集的学习 ， AI工具可开始自主修改图像 。 例如 ， 为了创建用于消除皮肤斑点的神经过滤器 ， Adobe收集了专业摄影师修图后的数千次图片 ， 并将这些数据输入算法中 。 GAN就像一对学生和老师一样工作 ， 一部分试图复制这些示例 ， 而另一部分则试图区分原修图结果和自己的训练结果 。 最终 ， 当GAN明白两者之间的区别时 ， 训练过程就完成了 。
“我们正在训练GAN像专业修图师一样修图 。 ”Adob??e Creative Cloud工程副总裁Alexandru Costin说 。
这种方法听起来很简单 ， 但也会产生很多问题 ， 其中一个最大的问题就是面部识别偏见 。 如上述提到的 ， 算法根据以前的数据集进行学习 ， 所以如果训练集中只包含白种人的面部数据 ， 那么训练出来的算法无法识别有色人种 ， 更无法对深色人种面部图像进行编辑 。 这就是为什么很多人脸识别系统无法识别有色人种和女性的原因 ， 因为缺乏这部分数据集 。
【看腻了各路APP换头修脸？修图老炮儿Photoshop给你“换头”新体验】但这也是Adobe的优势所在 ， 长期在图像编辑行业主导地位让Adobe拥有大量跨种族、性别、年龄的数据集 ， 可以减少面部识别算法产生“偏见”的可能 。
Adobe还成立了审核小组和AI伦理委员会 ， 每次进行重大更新都会对算法进行测试 。 “我们对每项功能进行了非常彻底的审查 ， 以查看是否有“偏见”存在的肯能并尽可能减少‘偏见’ 。 ”Costin提到 。
当然 ， 即使这样也不能保证算法就一定能“公平公正” 。 尤其是当神经网络过滤器结束beta测试进入普通大众的手中时 。 因此 ， 在每次应用过滤器时 ， Photoshop都会询问用户对结果是否满意 ， 如果不满意 ， 则可以选择报告“不适当的”内容 。 用户可以选择将修改前后的图像匿名发送给Adobe进行进一步研究 。 这样 ， 该公司不仅能消除偏见 ， 还能进一步扩大训练数据集 ， 从而使神经网络过滤器有更高的准确率 。


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