随着AI图像转化技术的日益进化，如今人工智能既可以将人脸照片转化为动画人物或文艺复兴时期的肖像画，也可以完全虚构出不存在的人物。
而这一趋势的最新迭代，则在上周发布于预印本网站ArXiv上的一篇新论文中出现。该论文描述了一种新算法，该算法能够识别极其像素化的脸部，并自动生成原始脸部可能看上去的拟真照片。
该算法由韩国科学技术院的工程师所构建，采用了一种名为「Face Super-Resolution」的新技术，可以从模糊图像中重建高分辨率的面部特征。
在AI自动转化与图像生成技术中，主要利用到了「深度学习」和「GAN(生成对抗网络)」技术。
所谓「深度学习」，就是一种让AI像人类一样学习的方式。例如，为了自动识别出“猫”，可以让AI记住大量猫图，以便让AI可以理解什么是“猫”。
另一方面，「生成对抗网络」则通过将AI学习网络划分为「生成器网络」和「判别器网络」来进行学习。具体来说，「生成器」会创建出一张看上去与实物完全相同的“猫”图，然后让「判别器」识别是否为假的。
通过重复这一过程，AI最终就能创建出与真实猫咪几乎相同的猫图。
而本项研究的目的，则是从像素化的表情符号中提取特定的特征，并用拟真特征取而代之。不过，研究最终得出的结果，却是不存在于这个世界上且如噩梦般的生物。
为什么这么说呢，你们看到下面这些图片就知道了。
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在左上角，一位女性高举右手的表情符号，成了一张被诅咒的怨念脸，下面那张一块匹萨的表情符号，也成为了长满无数嘴唇的异形怪物。甚至连右下角那个婴儿，都变成了一个大叔。
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研究团队对此表示，这一结果是由于像素化的表情符号过于模糊，而导致AI无法提取面部特征，从而进行了独特解释所导致。
有趣的是，该算法在Twitch的表情符号上却表现得更好。这很可能是因为这些表情本来就更为逼真，也就意味着它们将更接近于「Face Super-Resolution」算法的正常输入。
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本文译自 Nazology & Futurism，由译者 HTT110 基于创作共用协议(BY-NC)发布。
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