一鍵脱衣AI原理解密：開源算法，英偉達伯克利研究，不高深也不神秘_風聞

曉查 發自 凹非寺 量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

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

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

在巨大的求知慾驅動下，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背後原理，研究圖像生成和圖像修復相關的技術和論文。

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

當然，作者本身對這項技術是持批判態度的。

原理

DeepNude主要使用了2018年發表的文章**《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網站在瀏覽器中試玩。

具體來説，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年發表的研究。

當畫面被嚴重塗抹後，模型仍然能夠恢復出“原來”的圖像，可以説是“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塗抹一下，恢復的後圖片中不再有石頭。

DeepNude用它除掉了圖片裏的衣服。

2、Pix2Pix

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

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

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

CycleGAN使用循環一致性損失函數來實現訓練，而無需配對數據。換句話説，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。這開啓了執行許多有趣任務的可能性，例如照片增強，圖像着色，風格遷移等。您只需要源和目標數據集。

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，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。

求種現場

雖然袁宵本人的願望很美好，但是這個項目的討論頁面還是不可避免地成為了求種現場。

隨着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。

最後插播一條最新消息，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，未經本人同意，製造虛假的裸露圖片或視頻將視作犯罪，可處以罰款乃至監禁。