GAN:真假難辨 AI捏臉能有多真？_STYLE價格

在未來世界，如果只看臉的話，你可能真的無法辨認真假。

在科幻電影《銀翼殺手2049》中人類制作的“復制人”和人類的容貌近乎一致，除非用專業的儀器做情緒測試，或者找到復制人體內的編號，否則人類根本無法用肉眼分辨孰真孰假。

圖片來自：《銀翼殺手 2049》

這樣的未來世界對我們來說可能有些遙遠，但如果只看臉的話，你可能真的無法辨認真假。

“AI臉”已跨越恐怖谷

先來看一組圖片，你有信心一眼分辨出“假人臉”嗎？

圖片：以上均為AI合成臉

這里提到的“AI臉”指的是由 AI 合成的人臉照片，并非真人拍攝，以肉眼看，一時間很難判斷真假。

加州大學伯克利分校的Hany·Farid教授多年來一直在從事AI圖像合成技術的研究。根據他近日發表在美國國家科學院院刊的一項研究顯示，AI合成的人臉已與真人沒有區別，甚至看起來比真人更加真實。共同參與此項研究的Sophi·Nightingale博士稱最開始開展研究的目的，就是為了借助真人對比找到提高AI人臉可信度的方法。Farid認為目前AI圖像合成技術發展和改進的速度非常迅速，比傳統的CG成像還要快。Farid稱：我們認為，我們已經跨越了靜態面孔的恐怖谷效應。

火必將于5月24日上線ACS（Access Protocol）其充幣業務于今日16時開放:據火必官方公告，火必將于2023年5月24日正式上線ACS（Access Protocol）。公告顯示，火必將于5月22日16時（GMT+8）開放ACS充幣服務，于5月25日18時（GMT+8）開放ACS提幣服務。ACS/USDT現貨交易將于充幣量達到市場交易需求后開放。

據悉，Access Protocol是Solana生態內容貨幣化協議，于2月15日在Solana區塊鏈上啟動，目前已上線Coinbase。[2023/5/22 15:18:33]

恐怖谷理論是一個關于人類對機器人和非人類物體的感覺的假設，它在1970年由日本機器人專家森昌弘提出，由于機器人與人類在外表﹑動作上都相當相似，所以人類亦會對機器人產生正面的情感，直至到了一個特定程度，他們的反應便會突然變得極之反感，哪怕機器人與人類有一點點的差別，都會顯得非常顯眼刺目，讓整個機器人顯得非常僵硬恐怖，讓人有面對行尸走肉的感覺。人形玩具或機器人的仿真度越高人們越有好感，但在相似度臨近100%前，這種好感度會突然降低，越像人反而越反感恐懼，好感度降至谷底，這被稱之為恐怖谷。可是，當機器人的外表和動作和人類的相似度繼續上升的時候，人類對他們的情感反應亦會變回正面，貼近人類與人類之間的移情作用。

瑞穗高級分析師：加密貨幣已死:金色財經報道，美國瑞穗證券高級分析師Dan Dolev認為，隨著FTX交易所的崩潰，加密貨幣現在已經“死亡”。?分析師Dolev并看跌加密貨幣交易所Coinbase的股票。?這位分析師預測，投資者將“非常、非常害怕”。??

在本周早些時候發布的一份研究報告中，Dolev認為FTX 的崩潰實際上對其競爭對手的幫助微乎其微，并補充說黑天鵝事件標志著一個不斷惡化的行業。并堅信加密貨幣行業無法從當前危機中復蘇。[2022/11/26 20:47:13]

從Farid的實驗結果來看，AI合成的人臉很可能已經脫離了“行尸走肉”的階段。

生成模型為關鍵技術

如此逼真的人臉是怎么合成的？AI合成主要采用GAN生成模型技術。

GAN全稱對抗生成網絡，顧名思義是生成模型的一種，試圖通過學習讓模型盡可能生成逼真的輸入分布。GANs的最終目的是預測給定標簽的特征，而不是預測給定特征的標簽。對生成對抗網絡的一種直觀理解是，想象一名造假者試圖偽造紅酒。一開始，作為一名小白，他非常不擅長這任務。他將自己造的假酒和真酒混在一起，并將其給品鑒師。品鑒師對每瓶酒進行真實評估，并向這個偽造者給出相應的反饋，告訴他怎么才是更真的紅酒。造假者回到自己的作坊，根據品鑒師的反饋，開始制作一些新的假酒。隨著時間的推移，二人一來一往的交流，造假者變得越來越擅長造假酒，品鑒師也變得越來越擅長找出假酒。最后，造假者終于造出了足以以假亂真的紅酒。整個過程可以類似下圖所示：

SkaleNetwork已與ETHGlobal合作，以支持ETHOnline黑客馬拉松:9月1日，據Smart Crypto News發推表示，以太坊原生模塊化區塊鏈網絡SkaleNetwork與以太坊生態系統開發者社區ETHGlobal達成戰略合作關系，將共同支持2022年9月2 -28日舉行的ETHOnline黑客馬拉松活動。[2022/9/1 13:01:52]

同理，在“AI臉”方面可以想象GAN里有一個“畫家”和一個“鑒定師”，“畫家”需要畫出盡可能像人臉的圖片，交給“鑒定師”評判。“鑒定師”在評判之前要看非常多的真人照片，分析出人臉的特征，當“畫家”的畫能夠騙過閱臉無數的“鑒定師”時，一張AI合成人臉照片就誕生了。在這個過程中，“鑒定師”經過不斷的學習準確度會不斷提高，相應的“畫家”的技藝也要隨之增長，兩者形成一種對抗關系，從而提高合成圖像的質量，直到能夠以假亂真。

比特幣政策研究所向美國商務部提交關于數字資產競爭力的報告:7月7日消息，比特幣政策研究所（Bitcoin Policy Institute，簡稱BPI）向美國商務部提交一份關于數字資產競爭力的報告。這是美國拜登總統要求國際貿易管理局征求公眾對美國數字資產和競爭力的反饋之一。

該報告考察了美國在金融包容性和消費者福利方面目標的影響，稱比特幣等加密貨幣通過消除對中心化中介的需求，提供的費用顯著降低。預計閃電網絡等新興支付協議的持續創新和使用范圍擴展，不僅會降低銀行服務不足的美國人的交易成本，而且還將對傳統金融機構施加競爭壓力，以降低費用。與拒絕或扼殺比特幣采用的其他經濟集團和敵對國家相比，比特幣為美國提供明顯的優勢，特別是當他們追求旨在促進社會控制而不是個人自由的技術專制治理和貨幣體系時。

此外，文件指出，比特幣本身的開放性為執法官員提供重要的工具來發現和追蹤非法行為，這可能有助于沒收犯罪組織和勒索軟件操作的非法財富。最后，該報告還討論有關PoW挖礦的爭議，并最終認為PoW挖礦將“繼續受到市場的重視，特別是在可預測和公平的監管框架下，挖礦將繼續在美國擴張。”（Finbold）[2022/7/7 1:57:12]

圖片：NVIDIA StyleGAN2

Web3社交平臺CyberConnect的Discord疑似遭遇攻擊:5月18日消息，Web3社交平臺CyberConnect的Discord疑似遭遇攻擊，其官方推特提醒用戶，請不要點擊任何鏈接，我們不會在Discord上要求用戶提供私鑰，我們的團隊正在努力解決我們服務器中機器人的安全問題。此前消息，CyberConnect完成1500萬美元A輪融資。[2022/5/18 3:24:02]

Farid在實驗中采用的是英偉達發布的Nivdia StyleGAN2模型。

2018年12月，美國芯片巨頭英偉達開發的一款超逼真面部生成器。這個基于GAN的模型表現得非常好，以至于大多數人都無法分辨它是一張合成的“假臉”。2019年2月，英偉達宣布將開源這款漂亮的工具，并將其命名為StyleGAN。這一機器學習技術是為了生成模擬真實圖像的新圖像。使用StyleGAN，不同于大多數其他生成器，可以定制不同的因素來更改生成的圖像的結果。StyleGAN生成的圖像非常逼真，它是一步一步地生成人工的圖像，從非常低的分辨率開始，一直到高分辨率（1024×1024）。通過分別地修改網絡中每個級別的輸入，它可以控制在該級別中所表示的視覺特征，從粗糙的特征（姿勢、面部形狀）到精細的細節（頭發顏色），而不會影響其它的級別。但是，StyleGAN還有一些缺陷，最明顯的是生成的圖像有時包含斑點似的偽影(artifacts)，經過幾個月的改進，這一缺陷也被完美解決了。NVIDIA的研究人員發布了StyleGAN的升級版——StyleGAN2，重點修復artifacts問題，并進一步提高了生成圖像的質量。

研究人員認為，已具備一定可信度的 AI 合成照片未來很有可能會被不法分子利用，在社交網絡實施詐騙或引起混亂，這個問題需要得到社會的重視，并且圖片合成技術的發展需要一些條約約束。

那么問題來了，既然 AI 合成人臉具有一定的社會風險，為什么人們還要投入精力研究呢？

AI臉或是 “雙刃劍”

2019 年 E3 電子游戲展上，基努李維斯在《賽博朋克 2077》預告片中的驚喜亮相瞬間引爆了所有場內外觀眾的情緒，隨即其本人上場宣布將擔任游戲中重要角色“強尼銀手”的臉模，勾起了無數玩家的期待。

圖片：《賽博朋克 2077》

因為在虛擬世界中，一張逼真的人臉能給玩家帶來強烈的沉浸感，隨著游戲機能的提升，用真人作為臉模代替數字捏臉，成為了越來越多游戲廠商塑造角色的手段。

但使用真人臉模，往往意味著高昂的肖像授權費以及動作捕捉成本，這對一些小型工作室來說并不現實。這時候一張免版權的 AI 合成人臉便能派上用場——由一個世界上并不存在的人來扮演虛擬角色，聽起來合情合理。例如免費 AI 合成照片項目 Generated Photo 就與動畫軟件公司 Reallusion 合作，用 AI 合成的人像用作動畫、游戲或者廣告的 3D 形象上，開發者可以自由地選擇人物的種族、年齡、性別，并且不會有版權問題。可以試想一下，假如模擬人生或者 GTA 等游戲的 NPC 人臉都由逼真的人像制作，游戲的沉浸感和臨場感將得到大幅提升。

除了游戲，一些客服類軟件也需要大量的真人頭像與客戶溝通，如果將真人頭像換用 AI 人像，既可以避免人像版權糾紛，又能保護個人隱私不被泄露。不過，雖然 AI 合成照片有著合理的存在意義，但與此同時，也會對網絡照片的真實性造成一定沖擊，畢竟誰也不想在交友 app 被一個根本不存在的人迷得神魂顛倒。

Farid 認為想要解決這個問題，唯一的辦法就是為每張真實拍攝的照片加入一個“真實性”認證，這樣人們在瀏覽和使用照片時，才能辨別其真實性。這聽起來就像是《銀翼殺手》的逆向版本，電影里人們在復制人的眼球中刻入編號識別，現實中則相反地在真實照片標記，以對抗“假貨”。

事實上，目前 Adobe、微軟等公司已經在推廣相關的技術。在 2021 年 2 月，Adobe、微軟、英特爾、Arm 和 Truepic 等公司與機構聯合成立了一個名為“內容來源和真實性聯盟（C2PA）”的項目，以打擊虛假信息，建立一個可驗證圖片真實性和溯源的技術標準。而驗證的方法也很直接——將照片的拍攝、后期修改等信息用區塊鏈技術原封不動的保留下來，無論照片怎么修改，都能直接查看。經過認證的真實照片會在右上角多一個“i”的小角標，當你點擊它時，你就可以看到由相機生成的拍攝日期、地點、鏡頭等詳細信息，而如果有人用 Photoshop 等軟件修改過該照片，你還可以回退到照片的原圖，得到完整圖像。

C2PA 的認證手段能夠在一定程度確保嚴肅新聞等領域的照片真實性，但由于成立時間較短，目前只在部分媒體或社交平臺上使用，想要為互聯網所有內容提供真實性保障還為時過早。

也就是說，在未來的一段時間里，AI 合成照片都有可能會是個社會安全隱患，目前類似 Nivdia StyleGAN2 等圖像合成模型都可以在 Github 等平臺上公開下載得到，這么做真的安全嗎？Farid 認為這需要技術人員平衡利益與風險后慎重考慮。

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