人工智能把美女打回原形

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（原标题：人工智能把美女打回原形）

第1页：戴上面具

爱美之心人皆有，但并不是每个人都能生来天姿国色，因此各类美图软件应运而生。此类软件应用泛滥的一个直接结果就是网络上的“假美女”越来越多，真假难辨的图片无解了吗？并非如此，借助人工智能算法的帮助，给图片卸妆将美女打回原形并非不可能。

戴上面具

美图软件的技术应用本来就属于人工智能图像识别领域中的一部分，而解铃还须系铃人，帮助擦去图片上的伪装的也是人工智能。

美图技术的达成并非简单的傻瓜化Photoshop，而是各种算法与数据交织后而达到的一种智能图像处理。与简单P图不同，美图需要精准的从各种不同的环境中识别出人像。想做到这一点就要有足够的图形数据帮助系统进行机器学习，而图形和人像的数据往往是非结构化数据，因此必然需要经过处理然后形成带有标记、结构化和窄领域的特点，这样才能发挥数据的价值。

人工智能给我们带上太多面具

再者，图像识别之后就需要进行精确的处理。图像处理需要根据不同的算法对不同部位进行针对性的美化，这包括了美白、磨皮、突出五官、美化脸型等多种内容，而算法的搭建也需要结合用户的不同需求提供不同的美图的方案。

有了这两种功能的帮助，各种一件美图的软件开始泛滥，因此在网上的美女、风景、合影等各种图片大多都是经过了美化处理。一些人物图片甚至已经严重与本尊偏离，甚至让熟人都无法辨识。因此，反美图处理技术就应运而生。

第2页：擦掉伪装

　　擦掉伪装

上月底，腾讯优图团队在国际计算机视觉大会上就展示了一种美图相反的技术，也就是利用人工智能算法实现一键卸妆。

过度美图引人工智能反抗（图片来自网络）

经过了美化的图像尽管已经发生变化，但是这并不代表这种图像就与原图彻底脱离关系。据团队介绍来，但腾讯方面提出了一种新的深度网络结构，即使操作类型与美化程度的具体参数都无法得知，这种网络结构也能够帮助把美化后的图像映射为原始图像，而且这种盲复原后的图像还能够保持较高的还原度。

美化人像的盲复原应用范围也绝不会拘泥于反抗过度的美图，其应用范围要比美图更为宽广。图像还原除了在2C领域有应用需求外，还可以在监控、刑侦、公共安全等多个领域中应用，解决多种层次上的难题。

人工智能为图片上妆，也可以借助图形处理把图片中的“美女”打回原形。

　　人工智能的功守道

美图与还原，人工智能技术的发展一直都是呈现出工具的原始特点——两面性。