輸入一張女性的照片，就能得到果體照，一件脫衣的DeepNude火了。但也因為面臨巨大的道德爭議，這款軟件的開發(fā)者選擇了將它下架。

　　而且DeepNude本身也不開源，我們只能從開發(fā)者零星的介紹中知道，它用到了pix2pix。

　　在巨大的求知欲驅動下，來自四川大學計算機學院在讀碩士袁宵在自己的GitHub探究了DeepNude背后原理，研究圖像生成和圖像修復相關的技術和論文。

　　據(jù)他的分析，其實DeepNude只是“站在巨人的肩上”，里面用到的技術都是近兩年CV領域的重大研究成果，而且都已經(jīng)開源。

　　當然，作者本身對這項技術是持批判態(tài)度的。

　　原理

　　DeepNude主要使用了2018年發(fā)表的文章《Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions》中提出的圖像到圖像技術。

　　它可以把簡筆畫變成色彩豐富的圖像，感興趣的同學可以去Demo網(wǎng)站在瀏覽器中試玩。

　　具體來說，DeepNude主要使用了計算機視覺領域的3項技術。

　　1、圖像修復

　　即上面提到的文章，這是來自英偉達Guilin Liu等人的團隊在2018年發(fā)表的研究。

　　當畫面被嚴重涂抹后，模型仍然能夠恢復出“原來”的圖像，可以說是“毫無PS痕跡”。

　　Image Inpainting除了能修復受損的圖像，還能去掉圖像中的某些物品，比如把草地中的石頭涂抹一下，恢復的后圖片中不再有石頭。

　　DeepNude用它除掉了圖片里的衣服。

　　2、Pix2Pix

　　這是加州大學伯克利分校在2017年發(fā)表的文章，使用條件對抗網(wǎng)絡作為圖像到圖像轉換問題的通用解決方案。

　　image.png

　　從語義分割到原圖、從黑白到彩色、補全簡筆畫等等，Pix2Pix幾乎無所不能。

　　3、CycleGAN

　　這是來自朱俊彥本人的博士論文，曾獲得2018年ACM SIGGRAPH最佳博士論文獎。

　　CycleGAN使用循環(huán)一致性損失函數(shù)來實現(xiàn)訓練，而無需配對數(shù)據(jù)。換句話說，它可以從一個域轉換到另一個域，而無需在源域和目標域之間進行一對一映射。這開啟了執(zhí)行許多有趣任務的可能性，例如照片增強，圖像著色，風格遷移等。您只需要源和目標數(shù)據(jù)集。

　　它可以在普通的馬和斑馬之間進行轉換，也能把夏天的景色變成冬天的景色。

　　以上3種工具的代碼都已經(jīng)開源。

　　DeepNude文件

　　DeepNude軟件包中所有的文件如下：

　　袁宵認為DeepNude軟件還是存在一些缺點可以改進的：

　　1、軟件體積太大：一個pyqtlib.rar文件的體積就高達1.9GB。

　　2、轉換速度慢：處理一張圖片需要30秒；

　　3、內容不尊重女性：這是對深度學習技術的錯誤使用

　　他認為，DeepNude可以使用TensorFlow來實現(xiàn)，壓縮模型的體積。軟件本身也應該改變目前不尊重女性的做法，把這項技術用在正途上。研究人員應努力為人類謀福祉，而不是通過違法軟件獲取收入。

　　求種現(xiàn)場

　　雖然袁宵本人的愿望很美好，但是這個項目的討論頁面還是不可避免地成為了求種現(xiàn)場。

　　隨著DeepNude下架，有人希望作者能提供原版軟件下載地址，或者提供一些代碼之類的。

　　作者本人當然是嚴詞拒絕，不光關乎道德，因為在中國傳播色情軟件是違法的。

　　最后插播一條最新消息，另一款”羞羞”的軟件也被視為非法了，那就是可以把愛情動作片女主角換成任意女神的Deepfake。

　　在美國弗吉尼亞州，未經(jīng)本人同意，制造虛假的裸露圖片或視頻將視作犯罪，可處以罰款乃至監(jiān)禁。