GAN:真假難辨 AI捏臉能有多真？_STYL

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。

Bitpanda回應“超7300萬美元內部資產轉移”：不會對用戶資產產生任何影響:8月11日消息，加密貨幣交易所Bitpanda最近發生了價值超過7300萬美元的大規模內部資產轉移，涉及資產包括SHIB、LINK、CHZ和ETH等主流幣，這引起了加密貨幣社區用戶和利益相關者的一些關注和擔憂。

Bitpanda官方人員回應稱，此次大規模轉賬僅僅是內部行為。聲明中寫道，我們正在托管基礎設施內執行預定的內部資產轉移。” 值得注意的是，這些變動也將影響Pantos和BEST代幣錢包。

Bitpanda強調，此類內部活動不會對用戶資產產生任何影響。[2023/8/11 16:20:38]

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。

ADA Whale發布更新，將新增支付結算服務Hydra Pay:金色財經報道，根據ADA Whale發布的更新，未來新增的支付結算服務稱為Hydra Pay，旨在為Cardano L2提供即時的結算。Hydra Pay服務的開發由獨立開發人員完成，最新更新顯示該協議在Android上的測試早在5月份就已進行。[2023/7/9 22:26:18]

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：

WazirX聯創：下一財年首季度上線Layer 1分片區塊鏈“Shardeum”:10月18日消息，印度加密貨幣交易平臺WazirX聯合創始人兼首席執行官Nischal Shetty宣布將在下一財年首季度上線Layer 1分片區塊鏈“Shardeum”，目前正在測試階段。

此前消息，8月23日，印度加密貨幣交易平臺WazirX聯合創始人Nischal Shetty正在為公鏈項目Shardeum尋求以2億美元估值進行2000萬至3000萬美元融資。（livemint）[2022/10/18 17:30:01]

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。

Compound啟動116號提案，將在以太坊上初始化USDC市場:8月19日消息，DeFi借貸協議Compound發推稱，116號提案開始啟動，將在以太坊上初始化USDC市場，具體投票將在2天內開始。此前報道，Compound 即將推出過渡至多鏈的新版本，將首先在以太坊上部署USDC市場。[2022/8/19 12:36:00]

圖片：NVIDIA StyleGAN2

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。

Beanstalk Farms：首批4項BFCP-A提案已開啟投票:7月31日消息，算法穩定幣項目Beanstalk Farms發推稱，首批4項BFCP-A提案已在Snapshot上列出。BFCP-A是Beanstalk Farms委員會的提案，該委員會對BF預算有決定權，包括對貢獻者的補償。這些提案的投票周期是7天，需要25%的法定人數（目前相當于約5300萬Stalk）和多數投票才能通過。[2022/7/31 2:49:37]

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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