這邊DeepFake帶來的余震還沒有被平息，本周，又一AI偏門應用爆出，一鍵直接“脫掉”女性的衣服!

海外媒體Motherboard測試圖片

顯然，已經不能叫做是擦邊球的應用了。

這是一款名為DeepNude的應用，次標題被稱為“AI X光“，只需要給它一張照片，即可借助神經網絡技術，自動“脫掉”衣服。原理雖然理解門檻高，但是應用起來卻毫不費力，因為對于使用者來說，無需任何技術知識，一鍵即可獲取。

之前這款應用提供客戶端版和網頁版，你可以選擇支付50美元付費使用，也可以選擇使用免費版，區別是免費版獲得的圖片會出現較大水印。

可能由于太過受“歡迎”，服務器過載，文摘菌在獲取過程中發現這一應用已經宕機，deepnude官方推特也表示已經暫時下線。

不過，有不少媒體在APP上線期間已經有人做了測評，技術效果針對女性，效果非常逼真。

據網友測試，假若你上傳了一張男性的照片，最后生成的圖片會被替換成女性的身體，且上傳照片皮膚越裸露，最后的圖片就會越真實。

雖然，因為服務器原因已經下線，但還是在國內外引起了軒然大波~

有吃瓜群眾，如下~

有好奇者如下~

還有法律角度解讀這件事情的如下~

也有小伙伴稱：這像是一款騙你交錢的軟件。

此消息最初是由科技媒體Motherboard曝出。他們通過幾十張的照片測試，發現如果輸入《體育畫報泳裝特輯》（Sports Illustrated Swimsuit）的照片，得到的裸體照片最為逼真。

但這一技術還有缺點，多數照片（尤其是低分辨率照片）經過DeepNude處理后，得出的圖像會有人工痕跡；而輸入卡通人物照片，得出的圖像是完全扭曲的。

也就是說軟件并非完美無瑕。大多數圖像和低分辨率圖像會產生一些視覺偽像。DeepNude在一些使用奇怪的角度、燈光或衣服的照片處理上完全失敗。從上面也可以看出，當我們用它處理卡通角色杰西卡兔子的圖像時，它的圖像極為扭曲，甚至有點可怕。

這已經不是一個兔子了~

DeepNude的創建者阿爾貝托（Alberto）表示，該軟件由開源算法pix2pix創建，訓練數據僅為1萬張女性裸圖。這一算法與之前的人工智能換臉技術deepfake算法相似，也和無人車技術所使用的算法相似。

阿爾貝托說他的靈感來源于曾于20世紀60年代和70年代期間在雜志上瀏覽過的X射線眼鏡等小玩意廣告。DeepNude的標志是一個戴著螺旋眼鏡的男人，就是對這些廣告的致敬。

“大約兩年前，我發現了人工智能的潛力并開始學習其基礎知識。當我發現GAN網絡能夠將白天的照片轉換成夜間照片時，我便意識到它也可以將一張穿衣服的照片轉換成一張不穿衣服的照片。終于，我發現了！我意識到X射線眼鏡是可能的！樂趣和激情的推動下，我做了第一次嘗試，并獲得了有趣的結果。”

正如創作者表示，該軟件的開發完全是出于“有意思”和好奇心。他自稱：“我不是偷窺狂。我是技術的愛好者。”但是接受采訪的過程中，他表示：“吸取了之前的教訓（來自其它創業公司）和經濟上的問題，我問我自己是否可以在這個算法上獲得經濟回報。”

“造假”背后的技術支撐：Deep fakes

“造假”技術如此成熟，離不開一個名為Deep fakes的軟件被匿名開源發布。它本質上是一種使用AI深度學習，能夠將一張圖片中人的臉換到其他人的圖片上的技術。通過這種技術，我們可以創建一個非常逼真的“假”視頻或圖片，“換臉”因此得名。

這項技術對硬件和視頻、換臉人圖片的質量甚至是數量要求極高，在硬件方面，盡量1060往上，內存至少8g，這只是標配，當然低于這個配置也能運行，但是效果怎么樣就不好說了。而且在標準配置下，圖片訓練時間至少為6小時。

其實說，視頻在此技術用也是被拆分為圖片了，所以它和換臉人的圖片要求基本一樣，視頻要清晰，但是也不用過分清晰，視頻中要只出現被換臉人的一個人的臉，如果有其他人的臉，需要把它去掉。

有了數據和質量的要求，如果你想自己訓練一個AI換臉模型需要3個步驟：一是提取數據，二是訓練，三是轉換。其中第一和第三步都需要用到數據預處理，另外第三步還用到了圖片融合技術。所以主要包含的內容有：圖像預處理、網絡模型、圖像融合。

具體原理思路為：對于每張臉，都訓練一套編碼器和相應的解碼神經網絡。編碼時，使用的是第一個人的圖片。而解碼時，卻是使用第二個人解碼器。

也就是說，既然我們想要將兩張臉互換，那么我們可以設計兩個不同的解碼網絡，也就是使用一個編碼網絡去學習兩張不同人臉的共同特征，而使用兩個解碼器去分別生成他們。

圖片來自簡書，具體來源見文末

如上圖，也就是設計一個輸入端或者說一個編碼器，分別輸入兩個不同的臉，然后兩個輸出端或者說兩個解碼器，這樣我們就可以通過隱含層來分別生成兩張不同的人臉了。

對于訓練部分，在這個網站中，其用復仇者聯盟里面的明星來做訓練很容易，畢竟有大量的網絡公開圖片視頻。

圖片不足時，還可以從現有視頻中提取。在神經網絡訓練并學習了關于每個人面部的特征之后，它自己就能預測想出這個人還沒擺出來的姿勢。

比如，訓練生成John Oliver。

在此技術出現之前，人們想換個臉只能依賴手動PS。這就要花費很多人工和時間，而且想在視頻里換個臉更難，每一幀都得換。

但自從這個叫做“deep fakes”的軟件被匿名開源發布，一切都不一樣了。

當然，DeepNude比以前的deepfakes軟件更容易使用，也更容易訪問。對比deepfakes需要大量的技術專業知識、龐大的數據集以及昂貴的GPU，DeepNude是一款面向消費者的應用程序，比大多數視頻游戲更容易安裝，只需點擊一下即可在30秒內產生裸體圖片。