比真人还逼真？这些虚拟人技术彻底把人像版权问题解决了！？【杰视帮】

周末愉快，我们先来做个热身测试。

 

请大家从下面四幅肖像里，找出真人照片：

找不出来吗？没关系，

 

因为都是假的。

上述照片都是基于生成对抗网络（GANs）合成出的虚拟人脸照片。

而分辨不出这类虚假照片的，并不是因为我们观察力不行。

 

 

加州大学伯克利分校，从事 AI 图像合成技术的Hany Farid教授针对GANs生成的虚拟肖像，进行了三场实验。

 

第一场实验，邀请了315名参与者分辨共800组由真人和AI合成组成的照片组，结果参与者的平均正确率低于五成，只有 48.2%。

第二场实验，邀请了219位接受过培训的新参与者参加同样的实验，并在参与者每次分别后都给予正确与否的反馈。

 

但正确率也仅仅达到59%。

第三场实验，邀请了223名参与者为同一批照片的可信度按1-7分的梯度进行打分，结果显示，AI合成的照片可信度竟然比真人照片高7.7%。

或许真正意义上的元宇宙离我们还相隔甚远，但在【元宇宙】概念的泡沫下，并不只有遍地的投资诈骗与韭菜入场。

 

很多小众领域的高新技术，乘着这股热潮提前来到了大众的视野里，得到了媒体的关注，也得到了资本的加速。

 

虚拟人像技术就是其中之一。

 

我们对虚拟人最早的认知大概就是游戏中的NPC形象。

从最早的像素人物，到现在各种3A大作里，完全可以媲美真实人物的NPC，超写实的虚拟人像已经是CG领域里一项颇为成熟的技术。

现在，虚拟人技术逐渐形成了两大分支。

 

第一类是前沿科技流，基于生成式对抗网络GANs，通过赋予AI学习能力，让其智能生成无限逼近于真人的图像；

甚至还有通过赋予AI思考能力，为后续让这些无限逼近于真人的肖像能模仿真人的思维方式和行动模式做准备的深度神经网络DNN。

不过这一分支的背后是编程技术和高算力硬件的支撑，是视觉设计更上游的技术研发，对我们设计师来说比较遥远。

 

而第二类分支，则和我们息息相关。

 

先来看一组去年引发热议的作品。

这组女仆系列作品是由中国3D艺术家Lou LL创作。

这组作品的精致程度一度让人分不清这到底是CG还是照片。

即使放大细看，也很难相信这不是真的。

最近，这位大神又更新了一系列作品，在cos作品越来越CG化的现在，看到他新的这组作品，恍惚间感觉比照片更加逼真。

直到看到作者分享的设计过程中的白模，才敢肯定这不是真人。

另外，前段时间大家或许看到过易烊千玺这套照片：

精致，帅气，但又有些说不出的违和感。

 

直到看到下方的GIF，才意识到，这或许是建模的虚拟人像：

在看到作者分享的白模过程图后，才敢彻底肯定这是一组CG人像。

这套作品的作者是广州的自由职业艺术家 Xie BoLi。

你肯定还看过他此前制作的一套《复仇者联盟》CG作品：

这面部的真情实感，分分钟又把我带回到复联4的结尾。

而这类堪称“人肉相机”的CG大神远不止于此，很多国内外优秀的CG艺术家的虚拟人作品已经做到了可以以假乱真的程度。

看完这些作品，很多朋友或许只是“卧槽”“大神”“太强了”

 

然后转手开了一场排位。

 

毕竟很多朋友会认为，这些逼真的CG技术，只会运用在更高投入的影视与游戏制作中。

真的是这样吗？

 

要知道，在几年前，MAYA是用来做动画的，3Dmax是用来做室内设计的，虚幻引擎是用来做游戏的。

 

那么现在呢？

 

我们已经能在商业设计中看到他们的影子。

再者，虚拟人像的技术如果在安全框架下良性发展，可以很好地帮助设计师们解决人像和素材版权的问题。

 

不仅规避了风险，还节省了不小的成本。

 

例如合成照片项目Generated Photo就与动画软件公司Reallusion合作，用 AI 合成的人像用作动画、游戏或者广告的 3D 形象上。

 

开发者可以自由地选择人物的种族、年龄、性别，且不会有版权问题。

不过，和大家分享这些并不是为了引发软件与技术焦虑。

 

从现在的趋势看来，我们设计所依托的载体不论在技术还是种类上，都在以一种超过我们想象的速度发展。

所以，如果我们想试图依靠掌握更多的软件来找到财富密码，或许并不是一条容易上道的良策。

 

像之前帖子里说到的，再黑科技的软件依然需要人脑无限的创意去呈现它的功能。

 

因此，优秀的设计师不会因为跟不上新兴软件而被淘汰，更不会被软件的迭代所替代。

前提是，坚持设计师的核心：

 

创意。