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“宅男福利”换脸软件找到正确的打开方式:提

发表日期:2019-07-10 11:50 作者:yiqu 放大 缩小

  凤凰科技讯 北京时间7月8日消息,以假乱真的换脸软件DeepFakes曾一度引起恐慌,甚至遭到卡内基国际和平基金会公开diss。该机构曾发表文章称DeepFakes正在给政府与企业带来破坏性的影响,但这项技术背后的算法“生成对抗网络”(Generative adversarial networks,简称GAN)合成高度逼真图像的能力将对医学诊断产生重大影响。

  深度学习算法在图像模式匹配方面表现出色,可被应用于在CT扫描中检测不同类型的癌症,鉴别磁共振成像中的疾病,以及识别x射线的异常。但由于隐私问题,研究人员往往没有足够的测试数据,这正是GAN的发展方向:通过“生成对抗网络”合成更多与真实图像难以区分的医学图像,有效地增加所需数据的数量。

  不过,GAN应用于医学研究还面临一项重大挑战。深度学习算法需要对高分辨率图像进行训练,才能产生最佳预测,然而合成这样的高分辨率图像,尤其是3D图像,需要大量的计算能力。这意味着这项应用对硬件要求颇高,想要在医院大规模推广目前还不具备相应的条件。

  但来自吕贝克大学医学信息学研究所的研究人员提出了一种新方法,可以大大降低硬件的配置要求。研究人员把图像生成的过程分解为几个阶段:首先利用GAN生成低分辨率图像,然后在正确的分辨率下每次生成一小部分的细节图像。通过实验,研究人员发现这种方法不仅生成了逼线D图像,而且无论图像大小,支出费用都保持不变。(作者/良弼)

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