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大数据文摘出品
作者：蒋宝尚、魏子敏
先做一个简单的小测试。
这里有几组图片，不要怀疑，每组图片都有一张是合成的“假脸”。
上面的那三组图片来自最近在reddit上爆火的一个网站——“哪张脸是真的（which face is real?）”，网友们非常热情地将结果在网站上进行比拼，并贴出了测试结果。
你可以打开下面的网址，自己进行更多的图片识别测试????
http://www.whichfaceisreal.com/index.php
生成对抗网络（GAN）自从2014年Ian Goodfellow提出之后，到今天已经发生了天翻地覆的变化。
早期生成的图片还非常“辣眼睛”，远不能骗人。比如2004年的这批“假脸”。
但是经过十多年的发展，现在生成的图片已经和真实的相差无几了，不是老司机根本识别不出来。
比如说你在文章开头看到的几组图片。说真的，文摘菌在刚刚开始玩的时候几乎全靠“蒙”！有几次甚至觉得假脸比真的脸还要逼真。
看了下相关介绍，果然，网站上所采用的图片全部是用StyleGAN生成的。
StyleGAN来自英伟达，可以说是近期火遍全网的“造假”神器了。与其他生成器不同，StyleGAN可以根据需要更改生成图像的结果，绘制出的图片更加逼真，不仅可以创造假的人类肖像，也被疯狂应用于其他机器学习应用项目，例如汽车、房间、甚至是动漫人头等。
假房网”：从图片到文字描述均由计算机自动生成
上图是在Reddit最近也颇多人讨论的”假Airbnb”网站“，它也是由StyleGAN生成的，网站上的图片和文字所描绘的根本不是实物。
网站地址：
https://thisairbnbdoesnotexist.com/
这只假房生成网站每次刷新都会出现一个虚假的房源，网页上的照片、文字描述、发布的人头像均由计算机自动生成。由于使用的模型非常简单，文字描述多有不合逻辑之处，但猛地一看还是能以假乱真。
StyleGAN最初是由英伟达在一篇论文中《一种用于生成式对抗网络的基于生成器体系结构的方式（A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks））
论文下载地址：
https://arxiv.org/pdf/1812.04948.pdf
据论文介绍，StyleGAN是一步一步地生成人工图像的，从非常低的分辨率开始，一直到高分辨率（1024×1024）。通过分别地修改网络中每个级别的输入，它可以控制在该级别中所表示的视觉特征，从粗糙的特征（姿势、面部形状）到精细的细节（头发颜色），而不会影响其它的级别。
这种技术不仅可以更好地理解所生成的输出，而且还可以产生最高水平的结果，即比以前生成的图像看起来更加真实的高分辨率图像。
所以说，StyleGAN是一篇突破性的技术，它不仅可以生成高质量的和逼真的图像，而且还可以对生成的图像进行较好的控制和理解，甚至使生成可信度较高的假图像变得比以前更加的容易。在StyleGAN中提出的一些技术，特别是映射网络和自适应实例标准化（AdaIN），可能是未来许多在GAN方面创新的基础。
这么逼真的假图片，就没有办法识别了么？别慌，再聪明的AI在造假时，都还是会留下一些痕迹。专业的研究者们一边造假，一边也给大家留下了一些“打假”小技巧。
斑点
StyleGAN算法虽然厉害，但是有个显著的特点，就是生成的图片往往会有闪亮的斑点，虽然这些斑点看起来像是照片放久了，化学反应的产物，但是这确是这些合成图片致命的缺点。
这些斑点可以出现在图片的任何地方，头发以及背景区域出现的概率最大。
这些有斑点的图片，都是假的，都是用GAN合成的。
背景问题
另一个致命的缺点会出现在照片的背景图上，神经网络在对人物图像的面部进行识别的时候，往往不会非常重视。在一些情况下，照片的背景会显得非常的凌乱，不要多想，这并不是印象派的画作，是神经网络在生成图片的时候，对背景处理的不够好。
眼镜
即使StyleGAN已经非常强大，但是和他的前辈们一样，同样无法完美的处理眼镜，最常见的问题是眼镜的两边不是对称的。就拿框架来说，通常合成的图片，左边的框架风格和后边的框架风格不太一样，如下图，框架的一侧有时候会出现弯曲以及锯齿状。
其他不对称问题
除了眼镜之外，有些时候面部毛发也会出现不对称问题。左耳和右耳佩戴的耳环也不一样，以及衣领在左右两侧也会出现不同的形状。
现在，对称性往往是人脸生成算法的一大挑战，我们完全可以利用它的这个弱点，对其一击致命。
头发
一般来说，合成的人物图片，头发往往都不会很逼真， 有时在脸上或其他地方头发会断开，如下第一张图所示，有的时候人物的头发会太直，以及会呈现条纹状。正如Kyle McDonald 所说，就像有人用调色刀弄乱了一堆丙烯酸树脂。在一些情况下，头发周围可能出现一些奇怪的光圈或者光晕，如中间那张图所示：
背景荧光
另一个有趣的缺点是，荧光颜色有时会从背景出现到头发或面部。
牙齿
牙齿不容易渲染。 通常牙齿是奇数或不对称的。 在某些情况下，合成的人物图片会出现三颗大门牙。
如果你仍然对GAN生成的图片感到恐惧，文摘菌曾经写了更详细的文章《GAN生成的假脸太逼真了！别怕，十招教你识别AI生成的假图像》来帮你识别假照片，戳这里获得更多技巧。
好了，现在你应该知道神经网络很难生成什么东西了吧，你可以像找玩找茬游戏一样，找到每张合成图片的致命缺点，培养你对识别真实图片的信心。
看完这些技巧，再来测试一下各位的打假能力吧，再来测试几组图片，看看你的“看图”能力是否提高????
