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「雷锋网」跨物种造物，AI 将长颈鹿图片转换为鸟，还骗过了人类与机器( 二 )


接下来让我们来看看 InstaGAN 生成的成品图 。
「雷锋网」跨物种造物，AI 将长颈鹿图片转换为鸟，还骗过了人类与机器
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有些转换的效果令人印象深刻 。 InstaGAN 学会了如何模糊顶部的风景 ， 使它们看起来像微距镜头即使过渡的地方并不是十分丝滑 ， 一只长颈鹿的肩膀还在 ， 但是 AI 巧妙地把它处理成了一块石头 ， 希望你不会注意到 。
背景模糊效果还不错 ， 在处理前景时 ， InstaGAN 造了一根木头作为鸟的栖息处 ， 并突出了树枝、岩石裂缝等细节 ， 也模糊了附近的鸟脚 ， 整个效果比较自然 。 但有几张图片还能隐隐看到长颈鹿的肚子和腿 ， 于是 InstaGAN 把它们变成了绿色 ， 可能是希望能错认是一片叶子之类的植物 。
「雷锋网」跨物种造物，AI 将长颈鹿图片转换为鸟，还骗过了人类与机器
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当然很多时候转换效果并不好 。 由于可能受到不寻常背景的影响 ， 人工智能没有成功地改变图像外观 。 这里也很明显 ， 人工智能移除长颈鹿的一般策略是 ， 将鸟的身体复制粘贴到长颈鹿的头、脖子和肩膀部分 ， 然后尽力隐藏长颈鹿的腿 。 如果带着这样的想法看上图几张照片 ， 你会立刻发现长颈鹿的大长腿还在那里 ， 模型的多次失败都与难以掩盖的长颈鹿的腿有关 。
为了评估生成的图像的真实性和质量 ， 作者进行了定性和定量分析 。 定性分析是 ， 随机挑选 FakeSet 335 张图片去评估图片 ， 标准是转换质量、轮廓和纹理几项 ， 选项只有两个——"Good???? 或者 "Bad????。 每个属性的最终分数是 335 张图片的平均分 ， 用 0 到 1 之间的分数表示（ 0 表示质量差 ， 1 表示质量好） 。 如果一个属性的值等于 0.75， 则意味着 3/4 的图片在该属性中表现良好 ， 1/4 的图片表现不佳 。 具体可见下表 。
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为了进行定量分析 ， 他们使用了一个预先训练好的 Mask R-CNN（Mask Region-based Convolutional Neural Network）新生成的数据集 FakeSet， 对 2546 张图片进行分析 ， 评估结果是 ， 289 幅图片是垃圾（甚至没有检测到鸟类存在） ， 717 幅不令人满意（常用指标 F-score 低于 0.8 ） ， 1540 幅令人满意 。 F-score 遵循一个偏斜的正态分布 ， 倾向于最佳分数 。
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综上 ， 该论文结论是 ， FakeSet 实现了接近真实数据集的检测和分割结果 ， 虽然大多数图像并不完全真实 ， 但是正确转化的比例也很高 ， 检测和分割结果也是高可信的（高于80%） 。 这说明生成的图像足够逼真 ， 不管是肉眼难以察觉 ， 也经得起最先进的深层神经网络的检验 。
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