“每刷新一次生成一副假脸”的网站，迎来众多模仿者

近日，每刷一个名为这个人不存在的新次网站火了。

用户只要每刷新一次https://thispersondoesnotexist.com/网站，生成该网站就会生成一幅真假难辨的副假仿人脸。这项技术来源于NVIDIA，网站NVIDIA一直以显卡、迎众芯片闻名遐迩。多模然而，每刷两年以前（2017年11月），新次NVIDIA开发了一种新的生成生成对抗网络（GAN）。在当时，副假仿这是网站深度学习领域强悍的应用，引起社会极大的迎众震惊。

NVIDIA研究人员建立了一个全球化的多模对抗神经网络（GAN），将两个人工智能系统相互对立，每刷以寻求生产高质量的假人“照片”。将工作过程分为“创建图像”和“判断图像”，最后微调结果。即通过将AI的工作负载分成不同的部分来工作。一组算法（生成器）试图创建人脸的内容，而另一组算法（辨别真假）试图确定它是真实的图像，还是虚假的图像。

实际上，如果另一组算法（辨别真假）一旦判定图像是假的，就会重新启动。AI开发人员就会检查结果，并确定相关算法是否需要调整。值得注意的是，NVIDIA并没有发明GAN，也不是GAN的所有者。Google的Ian Goodfellow也是这样运行的，谷歌还在不断地完善它。

NVIDIA研究小组最近仍在做着改进，不仅仅只是具有花哨、华丽网页界面的旧神经网络。目前，它的层数已经升级、调整，并给予机器人治疗，以增加他们的“自尊心”。据研究小组官方说法：

在设计转换文学的推动、激励之下，我们重新设计了一种新的方法，来控制图像合成过程的发生器结构。我们的生成器从一个学习的常量输入开始，根据潜码调整每个卷积层图像的“样式”，从而直接控制不同尺度下图像特征的强度。

这意味着，只要在网站上不断按刷新按钮，网站将不断吐出令人信服，抑或令人毛骨悚然的，实际上并不存在的人脸。“令人毛骨悚然”？既然有另一组辨别图像真假的算法，为何还会令人毛骨悚然呢？

首先，我们来看一组，网站生成的正常照片：

（雷锋网注：一位可爱的孩子，然而世界上并不存在这个人）

（一位女士）

（一位男士）

以上照片，看起来和真人无异。当然大家也可以点击文章开头的网站，尝试着刷新一下，每次都将会显示出一张不同的人脸。可怕的是，对抗神经网络（GAN）也会经常出现Bug，这时候，显示出的人脸往往是“非正常”的。呈现出的缺陷，令人“毛骨悚然”。雷锋网举一些例子：

（注意美女脖子下方红圈处的疤痕，看着像“外星人”留下的痕迹）

（这位女士旁边的，不知道是人还是......？总之，很可怕）

（绿色圆圈处的面部，呈现不明物质的绿色“缺陷”）

GAN表现不稳定，引起的“缺陷脸”，出现的几率比较大。雷锋网刷新网站不到十次，就会出现一至两张“问题脸”。难怪，很多外媒对https://thispersondoesnotexist.com/网站的评价“千篇一律”的恐怖、惊悚、可怕、毛骨悚然。

然而，这并不能阻挡假脸生成网站的火爆。不同模仿网站，已经出现。https://thisairbnbdoesnotexist.com/（这个Airbnb爱彼迎并不存在），https://www.thiswaifudoesnotexist.net/（这个waifu动漫并不存在）......甚至，出现https://thiscatdoesnotexist.com/（这个猫并不存在）。

当然，这个这个猫并不存在的网站，确实做到了无时无刻不令人“毛骨悚然”。因为，和假脸生成网站相比，这个猫脸生成网站，稳定性实在太差，显示出正常猫的照片少之又少。雷锋网举几个例子：

是不是，可爱、萌萌的猫的形象，从此“颠覆”了。就像外太空来的生物，怪诞、畸形，看了令人浑身上下不舒服。尤其是，当猫脸和人脸在同一张图片中呈现时，那个“画风”简直了。读者可以从下面的照片中体会一下：

不管是人脸生成网站，还是猫脸生成网站。从目前实际的操作结果来看，并不尽如人意，仍然需要时间的“磨合”。所以，看看就好，不用当真！