Ny Facebook AI-applikation kan fjerne blinke dine øjne på et billede

To forskere på Facebook, Brian Dolhansky og Cristian Canton Ferrer, har lagt et papir op på den sociale netværksgigants websted, der beskriver en ny AI-applikation, de arbejder på. Målet med appen, de melder, er at åbne øjne, der ser lukkede ud på et fotografi.

Mange mennesker har svært ved at holde øjnene åbne, når nogen tager deres billede, resulterer i et fotografi, der ser ud, som om de sover. Som svar, ingeniører, der arbejder på billedredigeringssoftware, har tilføjet rutiner, der hjælper brugerne med at åbne dem. Og andre, der arbejder på AI-apps for at løse problemet, har brugt store datasæt af fotos som læringsmateriale til deep learning-netværk, der bruges til at male nye øjne på et mål. Men til dato, parret på Facebook note, ingen af ​​disse metoder har givet meget gode resultater. De håber at kunne forbedre en sådan indsats ved at bruge andre billeder af den samme person, som også er blevet lagt på Facebook som læringsmateriale.

Teknologien kaldes "Eye in-painting with Exemplar Generative Adversarial Networks, " eller ExGans. Eye in-painting refererer til at male over dele af et eksisterende billede med nyt materiale for at skabe en ønsket effekt. Og GAN'er er en specifik type deep learning neurale netværk. Den app, som Dolhansky og Ferrer arbejder på, har flere dele for at hjælpe med at nå deres mål. Den skal lede efter og finde andre billeder af den samme person, sørg for, at de anvendte billeder er relevante, og generer derefter øjne baseret på dem, der findes på andre billeder, under hensyntagen til belysning og andre faktorer i det originale billede. Den skal også analysere resultaterne for at teste sig selv på kvalitet. Endelig, det skal male øjnene, det skabte, på det originale foto på en måde, der ser rigtigt ud for folk, der ser på det. Ved at bruge en sådan tilgang, de bemærker, overvinder problemer med forkert øjenform eller øjne, der ser ud som om de tilhører en anden.

Forskerne rapporterer, at indtil videre de har haft stor succes – mange af de billeder, de testede, er blevet bedre end resultaterne af andre metoder. På den anden side, de stødte også på nogle fejl, såsom misformede eller dårligt farvede øjne. De fleste sådanne problemer, de rapporterer videre, skyldtes dårlig original billedkvalitet, dårlige vinkler, eller forhindringer såsom hår.

© 2018 Tech Xplore