0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

AI工具将低像素的面孔变成逼真的图像

倩倩 来源:新经网 2020-07-07 09:43 次阅读

由北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学的程序设计团队设计的照片编辑工具,不仅可以为数字演示文稿提供更清晰,更清晰的图像,而且还可以为老式视频游戏迷带来数小时的乐趣,他们现在可以为低矮的视频生成清晰的面孔。填充早期产品的像素字符。但是该工具也出乎意料地浮出水面,涉及在大规模机器学习项目中使用数据集的偏见。

DUL研究人员创建了PULSE(通过潜伏空间探索进行照片上采样),以根据低像素源数据创建更逼真的图像。在今年早些时候分发的研究论文中,该团队解释了他们的方法与早期从8位图像生成逼真的图像的努力有何不同。

报告称:“ PULSE不是从低分辨率图像开始,而是慢慢添加细节,而是遍历高分辨率自然图像流形,搜索缩小到原始低分辨率图像的图像。”

这意味着他们用于构建逼真的面部表情的算法是从大量真实人物的图像数据集中提取的。

PULSE系统可以在几秒钟内将16像素x 16像素的图像转换为1024像素乘1024像素的图像。

连同他们的发现,团队将PULSE上传到GitHub并鼓励进行实验。

俄罗斯开发人员Denis Malimonov上周开发并发行了自己的应用,名为Face Depixelizer。随着用户上传他们自己的幽默作品,这些作品通常来自经典游戏,例如Minecraft的Steve和Creeper,Super Mario的Mario以及Zelda的Legend的Link,因此在Twitter上的反应迅速。

杜克大学团队认识到PULSE的娱乐价值,但指出在一个探索和研究程度更高的时代,PULSE应该在实践上和经济上证明是有用的。

报告说:“在这项工作中,我们旨在将模糊的低分辨率图像转换为清晰,逼真的高分辨率图像。” “在许多领域……由于成本,硬件限制或内存限制等问题,很难获得清晰的高分辨率图像。”

他们列举了医学,天文学,显微镜和卫星图像作为可以从他们的努力中受益的领域。

但是上周末,Twitter用户开始报告他们的实验趋势令人不安。一些报告说,当他们使用有色人种的图像时,重新生成的图像将它们转换为白色图形。前总统巴拉克·奥巴马(Barack Obama),已故世界冠军拳击手穆罕默德·阿里(Muhammad Ali),女演员露西·刘(Lucy Liu)和纽约州众议员亚历山大·奥卡西奥·科尔特斯(Alexandria-Ocasio Cortez)都通过这些应用程序被渲染为白人。

令人遗憾的结果应该不是完全意外的。随着机器学习人工智能在研究项目中的越来越多的应用,对海量数据集的依赖也越来越多。但是近年来的报告警告说,一些最常用的数据集包含的信息不能代表整个社会。一份报告指出,一个常用的数据库包含的内容是男性占74%,白人占83%,这凸显了人们对性别偏见和种族代表不足的可能性的担忧。

在2018年,一种执法工具吹嘘肤色浅的男人的面部识别错误率低于1%,但是在确定肤色较深的受试者的性别时,却犯了35%的惊人错误。

微软,亚马逊和IBM最近宣布,他们将停止或限制向警察部门销售面部识别工具,部分原因是他们对依赖人工智能的种族,性别,种族和年龄偏见的担忧。

在录像带致命警察枪击事件和黑人嫌疑人窒息事件发生后的最近几周发生动荡之后,这种数据集偏差尤其令人担忧。

正如麻省理工学院研究生,2018年大学AI偏见报告的合著者Irene Chen所说:“算法仅与使用的数据一样好,我们的研究表明,更好的数据通常可以带来更大的变化”。她补充说,不是需要更多数据来纠正偏差,而是需要提供更具代表性的数据。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 人工智能
    +关注

    关注

    1776

    文章

    43766

    浏览量

    230552
  • 机器学习
    +关注

    关注

    66

    文章

    8105

    浏览量

    130541
收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    OpenCV图像卷积与滤波详解

    图像的滤波器是一种用于增强或抑制图像中特定特征的工具。它通常是一个小矩阵,定义了如何对图像中的像素进行操作。
    的头像 发表于 03-26 14:57 197次阅读
    OpenCV<b class='flag-5'>图像</b>卷积与滤波详解

    Stability AI试图通过新的图像生成人工智能模型保持领先地位

    Stability AI的最新图像生成模型Stable Cascade承诺比其业界领先的前身Stable Diffusion更快、更强大,而Stable Diffusion是许多其他文本到图像生成
    的头像 发表于 02-19 16:03 426次阅读
    Stability <b class='flag-5'>AI</b>试图通过新的<b class='flag-5'>图像</b>生成人工智能模型保持领先地位

    思特威推出5000万像素图像传感器SC5000CS

    思特威,作为领先的CMOS图像传感器供应商,近日推出了一款适用于手机应用的新型5000万像素图像传感器产品——SC5000CS。
    的头像 发表于 02-04 15:13 632次阅读

    1/2“彩色CMOS 800万像素 PureCel”图像传感器数据手册

    电子发烧友网站提供《1/2“彩色CMOS 800万像素 PureCel”图像传感器数据手册.pdf》资料免费下载
    发表于 01-10 11:02 1次下载

    什么是像素流送?像素流送如何应用?

    芯片像素
    dianliang02
    发布于 :2023年12月13日 15:56:04

    自己写的c代码怎么转变成sigmastudio识别的图像语言?

    我自己写的c代码怎么转变成sigmastudio识别的图像语言
    发表于 11-30 08:01

    阿迪达斯与 Covision Media 使用 AI 和 NVIDIA RTX 创建逼真的 3D 内容

    Covision 的基于 AI 的 3D 技术可帮助企业扫描数千种产品,为网站和移动应用创建逼真的 3D 图像、视频和 AR 体验。 将实体产品扫描成 3D 模型是一项十分耗时的工作。企业通常
    的头像 发表于 11-28 18:45 331次阅读
    阿迪达斯与 Covision Media 使用 <b class='flag-5'>AI</b> 和 NVIDIA RTX 创建<b class='flag-5'>逼真的</b> 3D 内容

    基于紫光同创FPGA的图像采集及AI加速(盘古50K开发板)

    基于紫光同创FPGA的图像采集及AI加速(盘古50K开发板)
    发表于 11-03 11:02

    格科微:3200万像素图像传感器产品量产出货

    近日,格科微3200万像素图像传感器已实现量产出货。
    的头像 发表于 10-19 14:20 446次阅读

    基于紫光同创FPGA的图像采集及AI加速|2023集创赛紫光同创杯优秀作品

    。可以看到在像素值小于100时,其曲线斜率非常大,就是为了亮度的像素点增强。 右图为MATLAB进行处理后得到的图像,可见实现了
    发表于 09-22 16:24

    选择合适的工具——轻松玩转AI

    开发工具给用户提供了便利工具,可用于开发和部署用于实时推理的机器学习应用,因此将AI集成到应用中变得轻而易举。图像检测或分类、模式或语音识别推动了制造业、医疗、汽车和
    的头像 发表于 09-09 08:12 510次阅读
    选择合适的<b class='flag-5'>工具</b>——轻松玩转<b class='flag-5'>AI</b>

    生成式AI如何帮助创建和编辑逼真的材质?

    这项研究的演示现身 SIGGRAPH 展会 Real-Time Live 活动,展示了艺术家如何利用文本或图像提示来更快地生成织物、木材和石材等自定义纹理材质,同时对创作进行更加
    的头像 发表于 09-01 15:36 507次阅读

    AI图像编辑技术DragGAN开源,拖动鼠标即可改变人物笑容

    DragGAN是一个直观的图像编辑工具PM系统(www.multiable.com.cn),用户只需要控制图像中的像素点和方向,就可以快速调整照片主体的位置、姿态、表情、大小和角度等。
    的头像 发表于 06-29 10:34 614次阅读

    虹软图像深度恢复技术与生成式AI的创新 生成式AI助力

    当前,生成式人工智能(AI)技术的快速发展令人瞩目。它能够理解人类的描述,并在短时间内生成逼真的图像和视频。在生成式AI的应用中,图像深度信
    发表于 06-21 09:06 299次阅读

    AI视觉检测在工业领域的应用

    可以随着工艺流程调整和升级。 二、工业AI视觉检测系统的工作原理 工业AI视觉检测系统的工作原理包括以下几个步骤: 1.图像采集:系统首先通过高分辨率的摄像头或彩色相机对产品进行拍摄,以获取高清晰度
    发表于 06-15 16:21