想用GAN和Deepfake瞒天过海,没那么容易:Adobe加州伯克利的新研究
2020年3月11日 - 凤凰科技
来自Adobe和加州伯克利的研究者发现,仅仅在一种CNN生成的图像上进行训练的分类器,也可以检测许多其他模型生成的结果。或许,GAN和Deepfake在「瞒天过海」上也不是万能的。近来,诸如生成对抗网络(GAN)的深度图像生成技术快速发展,引发了公众的广泛关注和兴趣,但这也使人们担心,我们会逐渐走入一个无法分辨图...
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可交互的对抗网络如何增强人类创造力?
2018年6月15日 - 网易
在训练中,我们的生成模型从它看过的样例中自动推测出这个原则,而且我们的加粗界面将其提供给用户。实际上,模型捕捉到很多其他的启发。比如,在上面的例子中,字体的高度是几乎不变的,这是专业字体设计中的规范。同样,粗体操作不仅仅是将字体的加粗,而是应用了一个从生成模型推测出的更微妙的启发。这些启发式可以被...
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