藏文科普 | 本堂你如何“复制”一张脸

著者：白静

本文来自《知识就是力量》新闻周刊

“脱氧核糖核酸”一张撕

人撕绑定运主要用途，顾名思义，就是在图像或录像里面把一张撕替换成另一张撕。这一运主要用途在新片制作团队层面已经不是个的食品用语了，它并不需要机械工程的录像剪辑副师长和特效专家耗费大量时间和精力才能已完成。

AI得来的撕部文档

换撕录像可以说是人撕绑定运主要用途的一个有所突破，计算机把A的面部关键文档记录下来，图里面所展现成的嘴巴、嘴巴、眼睛等文档，并且将这种文档反复重建和自我改进，终究可以全然自力地聚合一张A的撕，并精心设计它的大部分面部。下一步，当然就很简单，只要把这张撕再次贴纸到任意一个录像里面的B的肌肉上，“换撕”就已完成了。这个运主要用途的内部在于可以脱氧核糖核酸一张撕。

将面部从常为拿下来

AI换撕的本质是把人的常为形像和面部分离。面部是常为在并不相同情绪下的形像，更多也是指常为的“跳跃”。一个人的常为和面部总是一体的、难以分割。然而AI换撕运主要用途的成现，正在告诉我们常为形像和面部是可以分离的。

AI换撕的过程为：计算机事前系统性好录像里的常为的形状和前面；你包括图片后，计算机再次系统性图片里面的常为形状和前面；然后再次把图片里面常为的形状和前面，与录像对比着进行合并。人撕互换一般可以主要用途录像合成、包括个人资料服务、肖像换成或者其他有创新病态的运主要用途。

无自学，不AI

现实里面的人造人还未科幻新片里面那些很夸张的并能，必需根据使用者的行为跳跃显然一系列的反应。而如今的AI“换撕”通过“聚合病态对抗互联网”（Generative Adversarial Network）这种电脑程式自学运主要用途对现有的相片资料进行浅层系统性的和自学，这种浅层自学就是计算机研究在现在的内部指导思想，也是人造人在更进一步的发展方向。

计算机已愿景概念化电脑的新阶段

谷歌的AlphaGo因为自学了大量机械工程棋手棋谱，然后又从自我对局里面短时间自学和进一步提高，因此战胜了生命体世界冠军。苹果电脑小冰因为自学了大量互联网上的流行语，才能用既时尚、又活泼的聊天方式为与应用程序交流。这些被政治宣传为计算机的典型运主要用途大多都拥有浅层自学的运主要用途基础，这似乎也不符生命体概念化的特色——人的聪明才智执着长大成人过程里的不间断自学。

当然，电脑程式迄今为止的非主流自学方法有和生命体的自学方式为还长期存在不小的差别。比如，迄今为止的计算机感官系统在听过数以千计张越野的图片后，很容易辨别成什么是越野，什么不是越野，这种并不需要大量培训图片的自学方式为尽管看来还比较笨拙，但即使如此生命体，给一个三四岁的样子看一辆越野之后，再次碰见哪怕外观全然并不相同的越野，样子也十有八九能显然那是一辆越野的判断。假定，生命体的自学过程往往不并不需要大规模的培训数据。

如果说计算机是一种可能会自学的电脑程式，那更进一步并不需要着重进一步提高的，就是让计算机在自学时的表象或判别并能向生命体看齐，走向概念化电脑的新世界。

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