當(dāng)我們看到童模在家長(zhǎng)的壓迫下進(jìn)行超負(fù)荷工作時(shí)，我們或許會(huì)想，服裝為什么一定要由模特來(lái)展示呢？沒(méi)有模特，消費(fèi)者也能直接看到不經(jīng)模特修飾的服裝平鋪圖，模特似乎也不是必要的。
當(dāng)然，對(duì)于服裝品牌來(lái)說(shuō)，沒(méi)有模特不利于帶貨。盡管模特成本也不低，但真人呈現(xiàn)服裝的效果還是要比服裝直接的平鋪強(qiáng)上不少。只是用模特拍攝服裝在童模上很可能遭遇道德困境。孩子的父母在用孩子賺錢的同時(shí)可能不會(huì)過(guò)多在意小朋友的感受。
現(xiàn)在，AI 或許就能解決這些問(wèn)題，它的存在或許能夠替代部分服裝模特。
日本京都的數(shù)據(jù)網(wǎng)格有限公司開(kāi)發(fā)了「自動(dòng)生成全身模型 AI」。這是一種可以自動(dòng)生成不存在的模特的高分辨率全身圖像 AI，這個(gè) AI 可以應(yīng)用在服裝展示、廣告等不同領(lǐng)域。
其使用的技術(shù)與之前鬧上熱搜的「楊冪換臉」、「換臉色情片」一本同源，都是在人工智能基礎(chǔ)之上的人物圖像合成技術(shù) Deepfake。它可以用「生成對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)（GAN）」的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將現(xiàn)有圖像和視頻組合疊加到源圖像或視頻上，合成器（生成網(wǎng)絡(luò)）及檢測(cè)器（鑒別網(wǎng)絡(luò)）在一個(gè)不斷進(jìn)化的反饋回路中工作，最終創(chuàng)建真實(shí)的合成圖像和視頻。
▲ 之前上了熱搜的朱茵變楊冪合成視頻
事實(shí)上，做這個(gè)研究和訓(xùn)練的學(xué)者很早以前就在行動(dòng)了。2018 年 8 月，加州大學(xué)伯克利分校的研究人員發(fā)布了一篇題為《當(dāng)今人人跳舞》的論文和視頻。通過(guò)這項(xiàng)技術(shù)，舞蹈的初學(xué)者也能夠在視頻或圖像中看到自己跳出了最到位的舞蹈動(dòng)作。
當(dāng)然，在一年前的這個(gè)研究成果中，我們還能夠看出人臉和軀干的不自然變動(dòng)。相較于原始的舞蹈視頻，生成的全身舞蹈視頻屬于稍微用心就能看出不對(duì)勁的成果。
▲ 還能夠輕易辨認(rèn)的全身合成視頻
同年，德國(guó)海德堡大學(xué) Bjorn Ommer 博士領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)也發(fā)表了一篇關(guān)于教授機(jī)器真實(shí)呈現(xiàn)人類動(dòng)作的論文。
這只是開(kāi)始，全身合成的假動(dòng)作視頻開(kāi)始慢慢走入大眾的視野，甚至顯現(xiàn)出了一些商用的潛力（不僅限于色情行業(yè)）。如今，Deepfake 可以在舞蹈，體育和生物醫(yī)學(xué)研究等領(lǐng)域發(fā)光發(fā)熱，當(dāng)然他們目前最突出的還是在虛假信息和政治中得到了應(yīng)用和廣泛的傳播。
▲ 圖片來(lái)自：futurism
Bjorn Ommer 表示「我們已經(jīng)看到全身合成形象不僅出現(xiàn)在了游戲行業(yè)，也出現(xiàn)在許多能夠創(chuàng)造收入的領(lǐng)域……對(duì)我們團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，這是我們正在考慮的不同領(lǐng)域，比如生物醫(yī)學(xué)研究。我們想要更詳細(xì)地了解與殘疾等類目相關(guān)的人類乃至動(dòng)物的姿勢(shì)。」
在他看來(lái)，AI 全身合成什么時(shí)候能夠達(dá)到研究人員所期望的高度是無(wú)法預(yù)測(cè)的，但整個(gè)研究朝著好的方向發(fā)展。
▲ Bjorn Ommer
但這也帶來(lái)了另一個(gè)問(wèn)題——全身合成技術(shù)的濫用。每一個(gè)人都可以在 GitHub 之樣的開(kāi)放社區(qū)里找到最新的研究成果，找到可應(yīng)用的代碼。每一個(gè)人都可以在沒(méi)有完全意識(shí)到全身合成技術(shù)可能會(huì)引發(fā)什么后果的情況下使用它，生成一個(gè)不易辨別的視頻或圖像。
到時(shí)候，每一個(gè)人都可能成為這個(gè)技術(shù)的應(yīng)用者與「受害者」。就像調(diào)查記者 Van de Weghe 所說(shuō)的：
（面對(duì) Deepfake 所產(chǎn)生虛假內(nèi)容）受威脅最大的不是大人物、政客和名人。而是普通人——像你、我，以及那些可能成為或已經(jīng)成為 Deepfake 受害者的邊緣群體。
