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不給糖就搗亂!萬圣節(jié)終極問題:AI搶來的糖算誰的?

   日期:2017-11-01     來源:機器之能    作者:dc136     評論:0    
   對一個膽子不如針尖大的人來說,萬圣節(jié)簡直是個反人類節(jié)日。而在如今這個「世界充滿 AI」的時代里,連嚇唬人這項事業(yè)都有一堆專門的 AI 代勞了:幫你化妝的,想服裝主題的,甚至是代寫鬼故事。受驚體質的筆者決定今晚出門前提前做好功課,摸清這些 AI 的套路。
 
  人臉關鍵點檢測:無成本的角色扮演
 
  雖然萬圣節(jié)在國內還不是圣誕節(jié)、七夕一樣的現(xiàn)(買)象(買)級(買)節(jié)日,但其黑暗華麗的基調和以搗亂為宗旨的行為準則還是受到了廣大愛玩兒人士的追捧。但是 …… 畫恐怖妝終究是件費時費力的事情,在這個以朋友圈點贊為主要社交形式的時代,僵坐 3 小時化個妝不如打開手機 3 秒鐘拍張照。
 
  美圖公司旗下美圖秀秀、美顏相機、美妝相機等產品紛紛推出了萬圣節(jié)主題濾鏡,幽靈、小丑、骷髏新娘,花樣層出不窮,就是不知道建國之后不得成精的規(guī)定是否適用于這群幺蛾子……
不給糖就搗亂!萬圣節(jié)終極問題:AI搶來的糖算誰的?
  這類濾鏡技術的實現(xiàn),主要和計算機視覺中的人臉檢測(face detection),尤其是人臉關鍵點檢測(key-points detection)有關。通過對人臉中的眼睛、眉毛、鼻子、嘴唇和臉周輪廓的定位(localization),進行濾鏡/貼紙覆蓋和建模。美圖的人臉識別技術由曠視科技(Face++)提供,根據曠視的官網信息,關鍵點數目最多可達 106 個。
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  自然語言生成:要不咱倆合作寫個鬼故事?
 
  教 AI 嚇唬人這件事,麻省理工媒體實驗室(MIT Media Lab)幫了不少忙。他們去年推出的「噩夢制造機」,使用了風格遷移算法和圖像生成算法,能幫用戶生成風格奇詭黑暗的建筑圖片和血呼啦的人臉恐怖照片。為了讀者朋友的心理健康著想,我們就只放一組建筑圖片作為例子了。
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  今年他們變本加厲,瞄準時下大火的自然語言生成,拿 Reddit 里有十年歷史的「今夜無眠」板塊里的恐怖故事接龍內容做訓練數據,教會了人工智能 Shelley 寫鬼故事。Shelley 的名字來自英國女作家 Mary Shelley,她是拜倫勛爵的好友,也是恐怖小說和科幻小說的開山之作《科學怪人》(Frankenstein)的作者。
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  Shelley 有自己的推特賬號,每個小時她都利用一個關鍵詞作為隨機種子開始自己的寫作,任何人都能用回復的形式把鬼故事接下去,最長三條推文,用 tag # 該你了 作為結尾,Shelley 就會接著寫下去。
 
  寫出來的故事還是有模有樣的,起碼看得出訓練數據質量頗高,行文的恐怖氛圍渲染得十足濃郁。
不給糖就搗亂!萬圣節(jié)終極問題:AI搶來的糖算誰的?
  關鍵詞生成:AI 說,今年的萬圣節(jié)服裝主題不如試試「性感南瓜海盜」、「鯊魚?!够蛘摺腹砉炙狳S瓜」
 
  一位訓練神經網絡愛好者、博客作者 Janelle Shane,經常給各種神奇的東西起名字。最近,她公開了自己的萬圣節(jié)作品:幫你確定萬圣節(jié)著裝風格的 AI。她向網友征集了超過 4500 個著裝靈感,丟給了神經網絡,得到了一些相當有「創(chuàng)意」的答案。
不給糖就搗亂!萬圣節(jié)終極問題:AI搶來的糖算誰的?
  由于大家提供的數據里含有大量的「性感」,因此神經網絡有樣學樣,提供了一大波「性感的 XX」,例如性感的大黃蜂、性感的臺燈,還有性感的南瓜海盜……
 
  也有一些聽起來還不錯的點子,例如下圖這個被網友實現(xiàn)了的「自由女(神)龍」。
不給糖就搗亂!萬圣節(jié)終極問題:AI搶來的糖算誰的?
  當然了,這里神經網絡采用的手法基本是「隨機組合」和「蒙一個」,然而能給出人類意想不到的大膽組合,也算是一種成功?
 
  AI 這些個套路,各位看官學會了嗎?當然了,作為一名機器人粉+懶癌晚期,我最想要的還是能遍歷各家大門替我要糖吃的,AI 機器人。糖算誰的其實不重要,畢竟他們要來了糖,自己也不能吃對不對!
 
 
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