New AI 模型可以修改臉部影象的顯示年齡，同時保留識別特徵
引言
紐約大學 Tandon 工程學院的研究人員開發了一種新的人工智慧技術，可以改變影象中人們的顯示年齡，同時保留他們獨有的識別特徵。這是對標準人工智慧模型的重要突破，標準模型可以讓人顯得更年輕或更年老，但無法保留他們的獨特生物特徵。
研究方法
該研究由蘇迪普塔·巴內爾吉（Sudipta Banerjee）擔任首席作者，他是電腦科學與工程學系（CSE）的研究助理教授，並與 CSE 博士候選人 Govind Mittal 和博士研究生 Ameya Joshi 合作，受到 Chinmay Hegde（CSE 副教授）和 Nasir Memon（CSE 教授）的指導。研究人員訓練了一種生成人工智慧模型-潛在擴散模型，以“理解”如何進行保留身份的年齡轉換。
為了做到這一點，研究人員克服了這項工作中的一個典型挑戰，即無需組合一大套長時間內顯示單個人的影象。相反，團隊使用了一組小集合的某人影象以及另外一組帶有表示該人年齡分類的標題的影象。這組影象包括了明星在他們整個生命中的照片。該模型學習了識別個體的生物特徵，而年齡標註的影象則教導模型有關影象與年齡之間的關係。
人工智慧模型的應用
該訓練模型可以透過使用文字提示指定目標年齡，模擬老化或年輕化的效果。研究人員使用了一種名為“DreamBooth”的方法，逐步修改人類面部影象，使用神經網路元件的組合進行調整。該方法涉及在考慮基礎資料分佈的情況下，向影象新增和刪除噪聲-隨機變化或干擾。該方法利用文字提示和類別標籤來引導影象生成過程，重點是保留身份特定的細節和整體影象質量。使用各種損失函數來微調神經網路模型，並透過生成具有與年齡變化和情境變化相關的人臉影象的實驗來展示方法的有效性。
研究結果
研究人員透過讓 26 名志願者將生成的影象與實際影象進行配對以及與人臉識別算法 ArcFace 進行比較，來測試他們的方法與其他現有的年齡修改方法之間的差異。他們發現他們的方法優於其他方法，錯誤拒絕率降低了多達 44％。
道德和隱私考量
雖然這項技術在影象修改方面具有潛在的應用價值，然而我們也必須認識到其中的道德和隱私考量。這種人工智慧模型的應用可能對個人的隱私和影象收集產生負面影響。我們必須謹慎使用這種技術，確保在使用這些模型時遵守合適的法律和道德標準，以保護個人隱私權益。
總結和建議
紐約大學 Tandon 工程學院的研究人員開發的這種新的人工智慧模型將可以改變臉部影象的顯示年齡，同時保留其獨有的識別特徵。這是一個重要的突破，顯示了人工智慧在影象處理領域的應用潛力。然而我們必須細心處理這種技術的應用，在道德和隱私方面保持警惕。我們建議政府和相關機構在監管和管理這種技術的應用中發揮積極作用，並確保個人隱私權益得到充分保護。同時我們也鼓勵人們在使用這種技術時保持謹慎，遵循適用的法律和道德標準，以免對社會產生負面影響。
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