告別Photoshop 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)磨皮技術(shù)解密

技術(shù)宅

說(shuō)到磨皮、美顏、去皺等這些美容操作，很多人第一時(shí)間想到的就是Photoshop。的確Photoshop可以很方便地實(shí)現(xiàn)上述美容，不過(guò)Photoshop操作難度大，上手不易也是公認(rèn)的，對(duì)于大部分人說(shuō)，要熟練掌握Photoshop絕非易事。但是隨著手機(jī)拍照的流行，照片美容又有很大的需求。隨著人工智能技術(shù)的普及，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)圖片進(jìn)行智能處理可以獲得更好的Photoshop效果。

黑科技？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是個(gè)什么鬼

說(shuō)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，很多朋友都會(huì)認(rèn)為這是一個(gè)高大上的概念。從生物學(xué)角度來(lái)說(shuō)，人類復(fù)雜的神經(jīng)系統(tǒng)是由數(shù)目繁多的神經(jīng)元組合而成，它們互相聯(lián)結(jié)形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過(guò)對(duì)信息的分析和綜合，再通過(guò)運(yùn)動(dòng)神經(jīng)發(fā)出控制信息，從而實(shí)現(xiàn)各種精密活動(dòng)，如識(shí)別各種物體、學(xué)習(xí)各種知識(shí)、完成各種邏輯判斷等。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，科學(xué)家開發(fā)出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的構(gòu)成原理和功能特點(diǎn)等方面更加接近人腦。它不是按給定的程序一步一步地執(zhí)行運(yùn)算，而是能夠自身適應(yīng)環(huán)境、總結(jié)規(guī)律、完成某種運(yùn)算、識(shí)別或過(guò)程控制。比如多倫多大學(xué)的Krizhevsky等人構(gòu)造了一個(gè)超大型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有9層，共65萬(wàn)個(gè)神經(jīng)。第一層神經(jīng)元只能識(shí)別顏色和簡(jiǎn)單紋理，但是第五層的一些神經(jīng)元可以識(shí)別出花、圓形屋頂、鍵盤、烏、黑眼圈等更為抽象豐富的物體（圖1）。因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上是基于人工智能技術(shù)而形成的一種和人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相似的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

媲美Photoshop 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)磨皮技術(shù)背后

如上所述，現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展已經(jīng)非常迅猛，而且運(yùn)用在各個(gè)領(lǐng)域。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)磨皮則是指該技術(shù)在照片識(shí)別和美化方面的運(yùn)用。那么它是怎樣實(shí)現(xiàn)對(duì)照片的美化？在Photoshop中磨皮操作是用戶先選中人臉區(qū)域，然后再使用Photoshop內(nèi)置的方法實(shí)現(xiàn)磨皮。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)磨皮原理類似，只不過(guò)這些操作是自動(dòng)完成的。

首先是對(duì)照片人臉識(shí)別。要實(shí)現(xiàn)對(duì)照片的美容就必須先精確識(shí)別人臉，由于人臉有五官這個(gè)顯著特征，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)磨皮技術(shù)只要通過(guò)機(jī)器對(duì)一定數(shù)量的人臉照片進(jìn)行識(shí)別、讀取，然后就可以精確識(shí)別人臉。它的原理和常見的人臉識(shí)別技術(shù)類似（圖2）。

其次則是美化。在完成人臉識(shí)別后就需要對(duì)美化操作進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，以磨皮為例。因?yàn)槿四樀拿總€(gè)年齡階段皮膚性質(zhì)是不同的，為了達(dá)到更真實(shí)的磨皮效果，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)磨皮是實(shí)現(xiàn)用戶“回到”幼年或者“穿越”到老年臉部皮膚的效果。研究人員將年齡段分類為0～18歲、19～29歲、30～39歲、40～49歲、50～59歲和60歲以上這幾個(gè)階段（圖3）。

然后準(zhǔn)備兩個(gè)深度學(xué)習(xí)機(jī)器同時(shí)工作。兩個(gè)機(jī)器一個(gè)用來(lái)生成人臉，一個(gè)用來(lái)鑒別人臉。而且兩個(gè)機(jī)器會(huì)通過(guò)分析人臉圖像，提前學(xué)習(xí)到各年齡段人臉大概是什么樣子的。在每個(gè)年齡分組里，研究人員讓機(jī)器學(xué)習(xí)超過(guò)5000張標(biāo)記過(guò)年齡的人臉圖像。通過(guò)大量的照片學(xué)習(xí)后，機(jī)器就可以學(xué)會(huì)每個(gè)年齡分組內(nèi)的標(biāo)簽，它可以準(zhǔn)確知道每個(gè)人不同年齡階段的臉部特征。這樣無(wú)論你是要磨皮為年輕時(shí)的皮膚光滑、圓潤(rùn)狀態(tài)，還是要變?yōu)?0歲以后皺褶、粗糙的皮膚，神經(jīng)磨皮都可以輕松幫助你實(shí)現(xiàn)。

當(dāng)然學(xué)習(xí)有個(gè)通病，就是在合成過(guò)程中，機(jī)器可能會(huì)喪失掉圖片原有的識(shí)別資料（1D）。為了解決這個(gè)問(wèn)題，上述介紹中的人臉鑒別機(jī)器就發(fā)揮功效了。它通過(guò)查看這個(gè)照片的識(shí)別資料是不是唯一的，如果不是的話照片則會(huì)被拒絕輸出。研究人員讓機(jī)器合成10000張從數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取出來(lái)的人像，這些照片之前從未用來(lái)訓(xùn)練機(jī)器。然后他們用開發(fā)的軟件程序來(lái)檢測(cè)訓(xùn)練前后的兩張照片是否為同一個(gè)人，測(cè)試結(jié)果顯示有80%經(jīng)訓(xùn)練的照片都被認(rèn)為和原照片是同一個(gè)人（而作為對(duì)比，用其他方法加工照片，平均測(cè)試結(jié)果只有50%）。舉個(gè)簡(jiǎn)單例子，如果40歲的用戶將自己磨皮為20歲的樣子，如果軟件程序來(lái)檢測(cè)訓(xùn)練前后的兩張照片為同一個(gè)人，那么就輸出磨皮效果，從而讓用戶可以輕松磨皮到20歲的狀態(tài)。這樣經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的神經(jīng)磨皮算法可以很真實(shí)地實(shí)現(xiàn)人臉的磨皮。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 不僅僅是磨皮

從上述介紹可以知道，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)磨皮技術(shù)可以讓用戶可以很輕松地熟悉磨皮操作。對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)，磨皮操作極為簡(jiǎn)單，他們只要輸入年齡數(shù)字，一切磨皮效果都可以通過(guò)程序內(nèi)部算法自動(dòng)實(shí)現(xiàn)。

這看似簡(jiǎn)單的操作背后，實(shí)際上是人工智能、機(jī)器深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)技術(shù)的綜合體現(xiàn)。當(dāng)然這只是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在照片美化中的一個(gè)簡(jiǎn)單應(yīng)用，類似的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)早已經(jīng)運(yùn)用在生活中的方方面面。如前段時(shí)間圍棋界網(wǎng)紅阿爾法狗，這只“狗”正是通過(guò)深度學(xué)習(xí)大量圍棋技術(shù)，通過(guò)智能學(xué)習(xí)成為打敗人類的圍棋高手（圖4）。當(dāng)然平時(shí)我們經(jīng)常接觸到的反垃圾郵件系統(tǒng)、百度大數(shù)據(jù)搜索等都可以看到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影子。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越多應(yīng)用在生活各個(gè)領(lǐng)域，為我們的工作和學(xué)習(xí)帶來(lái)越大的便利！