Facebook利用机器学习帮用户睁开眼
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一、基本思想：
我们都曾拍过自己不太满意的照片，然后利用各种P图软件进行后期渲染或是换头，提高照片的可视性和美观度。随着技术和应用软件的进步，大部分的P图任务都是小菜一碟。然而对于拍照中存在“闭眼”的行为，目前并没有一个简单的解决方案。特别是拍团体照时，总会有人会出于各种原因闭上眼睛，不得不重新拍照。
Facebook团队使用机器学习模型帮解决这一难题，开发了一种“In-Painting”的方法帮助用户睁开眼睛。基本思想是定位眼睛位置，然后将其置为空，并根产生它认为属于该空间的内容填充到对应空间。该方法要求删除或改变的对象时，将身份信息保留下来并运用到推理中，即：Exemplar GANs（ExGANs）。 ExGAN是一种有条件的GAN，它利用示例信息生成高质量，个性化的绘画效果。 他们以区域的参考图像的形式使用示例信息进行内嵌，或者描述该对象的感知。 与以前的条件GAN不同，这些额外的信息可以插入对抗网络的多个点，从而增加其描述能力。 展示的ExGANs可以通过将自己应用于自然图片中的闭合开启眼睛内画的任务，这些效果在感知和语义上都是合理的。
正如团队发表的研究论文所解释的那样，下面是关于GAN如何工作的高层次概述：
系统的一部分学会识别人脸。它了解特定人的眼睛的形状，颜色和其他特征。系统的其他部分根据识别部分的反馈创建图像
当模型进行测试并将结果显示给其他人时，其中很多人无法区分原始照片和被操纵照片。结果有一些明显的问题。例如，如果一缕头发在眼睛上方飞舞，那么这个模型就很难理解。
深度神经网络（DNN）已被用于取代闭合眼睛的类似任务，但结果并不是很理想。 DNN能够识别闭眼的位置，但是他们未能考虑脸部的其他特征（例如形状或色调），因此所产生的图像很容易与原始照片区分开来。由此看来，ExGAN呈现的结果的确令人印象深刻。
小眼睛的福音？
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