教学参考-22

教学目标

• 了解两种美颜策略的基本原理
• 讨论美颜可能带来的社会问题

教学内容

人工智能为你美颜

• 爱美之心人皆有之，每个人都想把自己最美的一面展示给别人。传统美颜都是修图师手工来做的，他们很擅长用各种图像编辑软件对照片进行处理，如去掉雀斑和皱纹，调亮肤色，修饰眼眉和睫毛等。这种人工处理方式要花费很长时间，还需要有专业技能。
• 现在人工智能也可以帮我们美颜了。打开一款主流相机，选择“打开AI美颜”功能，就可以拍出让自己眼前一亮的靓照了。
• 人工智能美颜有很多种方法，比如对皮肤进行平滑，颜色加亮，头发加黑或变色等。
• 本节介绍两种美颜方法，这两种方法都基于对抗生成网络（GAN )，可以生成高质量的美颜图片。
• 和很多细节型的美颜方法不同，基于GAN的方法更多是“整体”美颜，基于端到端神经网络建模方法，直接学习漂亮人脸的隐藏特征。因此，这一美颜方法更自然，但因为并不知道学习到了什么特征，更加不可控，有时可能美的非常夸张。

初级美颜：加彩妆的BeautyGAN

• BeautyGAN的目的是给定一张无妆照片和一张带妆的参考照片，努力将参考照片的妆容迁移到原始无妆照片上。
• BeatyGAN将原始照片（无妆）和参考照片（有妆）同时输入一个生成模型G，生成一对交换妆容的照片，即原照片上妆，而参考照片去妆。两个区分器DS和DA保证两张生成的照片分别属于有妆和无妆两个类。
• 为增加妆容迁移效果，BeautifyGAN还将眼、唇、面颊等关键部分抽取出来，并强制使生成的加妆照片在这些部件上的颜色分布和参考照片相近。
• 直观上，BeautyGAN并不改变人脸外观，而是通过调节颜色分布来达到美颜效果。

高级美颜：因子分解

• BeautyGAN只能调整人脸部件的颜色，美颜效果有限。为了进一步增强美颜能力，研究者提出了因子分解方案。这一方案的基本思路是把一张人脸照片分解成两个主要因子：内容因子代表是谁的脸，风格因子代表人脸的美丑胖瘦、是否画妆等风格。如果分解成功，就可以把漂亮照片的风格因子迁移到待美颜的照片上，实现美颜。
• 模型的结构依然是一个GAN网络。模型的输入是两张人脸照片A和B，A为待美颜的照片，B为参考照片，表示美颜的目标。模型生成一幅照片AB，使之看起来与照片A是同一个人，但在风格上与照片B更加接近。模型首先将照片A和B分别拆解成内容因子Ca/Cb和风格因子Sa/Sb，再提取A的内容因子Ca和B的风格因子Sb，通过生成器G生成图片AB。
• 模型训练时，首先使得A和AB在一个预训练好的人脸识别系统中得到相似的特征，从而保证两者是同一个人；其次，使得AB和B在一个漂亮度打分的预训练模型中获得相似的分数，从而保证AB和A一样漂亮；最后，还需要一个判别器D，使得AB看起来和B来自同一个集合，即都是漂亮人群的真实照片。经过这样的训练后，GAN网络就学会了美颜技巧。
• 在生成照片AB时，也可以综合原照片A和参考照片B的风格因子，对其加权求和作为目标风格因子。显然，照片B的风格权重越大，美颜程度越高，从而实现按需美颜的效果。

美颜可能带来的社会问题

• 美颜和换脸具有相似的技术，事实上是对自身身份的标识的一种隐藏，可能引起信任风险。