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【网易智能讯 6月1简单来说，创业有四步：一创意、二技术、三产品、四市场。对于停留在‘创意’阶段的团队，你们的难点不在于找钱，而在于找人。”结合自身微软背景及创业经验。8日音讯】有很多办法可以处置照片，比方消弭红眼或镜头眩光等，让人像看起来更美观。但到目前为止，眨眼曾经被证明是拍照最难处理的成绩之一。但是，Facebook的研讨能够会改动这一切，这个研讨正在以一种十分令人服气的方式将闭眼交换为睁开的眼睛。

首先，让我们来回忆下“智能绘画”这项技术，当一个顺序用其以为属于该空间的元素填充这个空间时，此技术就会被调用。特别是，Adobe经过其“上下文感知填充（context-aware fill）”充沛使用这个技术，允许用户无缝地交换不需求的特征元素，例如突出的分支或云，经过很好地模仿该处应有的元从来停止预测和填充。

但有些功用超出了这类工具的替代才能，其中之一就是眼部地位的交换。眼睛的精密度和高度可变的性质，使零碎改动或创立这些地位变得更难。如今，Facebook研讨团队决议采取措施来攻克这个成绩。

Facebook经过一个生成式对立网络（Generative Adversarial Network，GAN）来处理这个难题，GAN实质上是一个机器学习零碎，它试图诈骗本人以为其创作是真实的。在GAN中，零碎的一局部学会辨认面部表情，而零碎的另一局部反复创立基于辨认局部反应的图像，逐步接近理想图像。

从左至右：示范图像、源图像、Photoshop睁眼算法、Facebook算法。

在这种状况下，网络承受了训练，以辨认和复制令人服气的睁眼图像，但正如你在左边的例子中看到的那样，Photoshop的办法看上去似乎贴在人们的眼睛上，没有思索与其他图像的分歧性。这是由于机器很老练，它们没有直觉性了解才能。

Facebook的研讨人员所做的就是将示范图像数据包括在内，以显示目的人物睁开眼睛的图像，从中GAN不只理解到人像的眼睛应该是什么样子，而且还晓得目的人物的眼睛该如何塑造，例如如何着色等。

训练的后果是相当真实和令人服气的：没有颜色不婚配或分明的拼接，由于网络的辨认局部晓得这不是人看起来的样子。

在测试中，人们错误地将虚伪的睁眼照片误以为是真实的照片，或许说他们不能确定哪些是真实的，以为这样的被测试者超越了50%。除非观看者晓得一张照片被窜改，否则，假如只是在新闻采访中滚动阅读照片，能够也不会特别留意。不过，假如细心看起来还是有点奇异。

据Facebook相关研讨人员引见，在某些状况下，此功用依然会生效，假如一团体的眼睛被头发局部掩盖，或许有时不能正确地重新创立颜色，就会发生奇异的伪影。目前，研讨人员正在处理这个成绩。

你可以想象一下，Facebook上的一个自动开眼界工具的用途，它可以反省一团体的其他照片，并用它们作为参考来替代最新的照片。这有点令人毛骨悚然，但这对Facebook来说十分规范，至多它可以援救一两张合影照片。

（选自：techcrunch 编译：网易智能 参与：nariiy）

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