近日，名为“这个人不存在”的网站红了。用户只要重整一次网站，就会产生真假难辨的人脸。这项技术源于 NVIDIA，NVIDIA 一直以显卡、芯片闻名。然而两年前（2017 年 11 月），NVIDIA 开发了一种新的生成对抗网络（GAN）。当时这是深度学习领域强悍的应用，引起业界极大震惊。
NVIDIA 研究人员建立一个全球化的对抗神经网络（GAN），让两个人工智能系统相互对立，以寻求生产高品质的“假照片”。工作过程分为“建立影像”和“判断影像”，最后微调结果。即透过将 AI 的工作负载分成不同的部分来工作。一组算法（建构程式）尝试建立人脸内容，另一组算法（辨别真假）尝试确定是真实还虚假影像。
如果第二组算法（辨别真假）判定影像是假的，就会重新启动。AI 开发人员会检查结果，并确定相关算法是否需调整。值得注意的是，NVIDIA 并没有发明 GAN，也不是 GAN 所有者。Google 的 Ian Goodfellow 也是这样执行，Google 还在不断改进。
NVIDIA 研究小组最近仍在调整，不仅只是有花俏、华丽网页界面的旧神经网络。目前层数已升级、调整，并给予机器人治疗，增加它们的“自尊心”。据研究小组官方说法：
设计转换文学的推动、激励之下，我们重新设计方法，来控制影像合成过程的产生器架构。我们的建构程式从一个学习常数输入开始，根据潜码调整每个卷积层影像的“样式”，进而直接控制不同范围影像特征的强度。
这意味着，只要在网站不断按重整，将不断吐出令人信服，抑或令人毛骨悚然、不存在的人脸。“令人毛骨悚然”？既然有辨别影像真假的算法，为何还会令人毛骨悚然？
首先来看一组网站产生的正常照片：
▲ 可爱的女孩，然而世上并没有这个人。
▲ 一位女士。
▲ 一位男士。
以上照片看起来和真人无异。当然大家也可点击文章开头的网站，尝试重整一下，每次都会出现不同的人脸。可怕的是，对抗神经网络（GAN）也会经常出现 Bug，这时候人脸往往“非正常”，缺陷就令人“毛骨悚然”。以下举一些例子：
▲ 注意美女脖子下方红圈处的疤痕，像“外星人”留下的痕迹。
▲ 这位女士旁边的不知是人还是？总之，很可怕。
▲ 绿色圆圈处的脸部，呈现不明物质的绿色“缺陷”。
GAN 表现不稳定引起的“缺陷脸”，出现的概率较大。重整网站不到十次，就会出现一至两张“问题脸”。难怪，很多外媒对这个人不存在网站的评价“千篇一律”是恐怖、惊悚、可怕、毛骨悚然。
然而，这无法阻挡假脸产生网站的爆红，模仿者已出现这家 Airbnb 不存在、这篇 waifu 动漫不存在……甚至还有这只猫不存在等网站。
其中这只猫不存在网站，确实做到无时无刻令人“毛骨悚然”。因为，和假脸产生网站相比，猫脸产生网站稳定性实在太差，出现正常的猫照片少之又少。再举几个例子：
可爱、萌萌的猫从此“被颠覆”了，就像外太空生物，怪诞畸形，看了令人浑身不舒服。尤其当猫脸和人脸出现同一张图片时，“画风”简直……读者可从下面照片体会一下：
不管人脸产生网站，还是猫脸产生网站，从实际操作结果来看，并不尽如人意，仍需要“磨合”，所以看看就好，不用当真！
（本文由 雷锋网 授权转载；首图来源：这个人不存在）
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