机器学习让影星们有望一个表情演完一部电视剧,你懵圈了吗?
在深度学习之前已经有很多生成模型,但苦于生成模型难以描述难以建模,科研人员遇到了很多挑战,而深度学习的出现帮助他们解决了不少问题。当下3大深度学习生成模型Variational autoencoder(VAE)、Generative Adversarial Network(GAN)以及GAN的变种各有所长。
其中Masking GAN经过学习之后,已经能让你照片改变表情了,具体效果见下图:
是不是突然感觉眼前一亮?以后咱拍照片只需要一个表情就够了,然后GAN通过学习表情包或者斗图之后,会把我们变成各种表情,省时省力有木有。
目前市面上有许多这样的应用客户端,大都能够在拍照后更改面部表情。实现这一操作的方法多种多样,但GAN应该是表现最优的方法。Masking GAN的方案框图:
使用内置分段的生成器结构;
通过分割掩码将原始图像与新的图像块混合;
整个网络的训练过程是个端到端的过程;
使用L1恒等损失约束生成器并减少改变;
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最后得到的结果,是不是很惊人:
除此之外,我们再来看看今年机器学习的战果:
2017年12月,DeepMind推出了AlphaZero。可以在几个小时内掌握各种游戏。经过八个小时的自我训练,该系统不仅可以击败AlphaGo Zero之前的版本,还击败了国际象棋、将棋的最强AI。
卡内基梅隆大学所开发的 Libratus 再次在与人类的德州扑克比赛中取得了胜利。Libratus 击败了四个更加优秀的职业选手(专家级扑克玩家),总体交收 12 万多手。计算机最后赢得约为 180 万美元的筹码。
今年8月12日,埃隆·马斯克旗下旨在研究通用人工智能解决方案的公司OpenAI,所训练的一款人工智能算法在著名的电子竞技游戏Dota2国际邀请赛The International中,参与了1V1比赛环节,并压倒性的击败了顶级电子竞技选手Dendi。
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