随着人工智能技术的不断进步，其应用领域日益丰富，尤其是在图像处理方面，AI 面部识别技术及其生成逼真图像的算法备受瞩目。
最近，这一领域又迎来了新的突破：一种名为 DeepFACEDRawing 的 AI 图像转换器可以根据简单的素描草图生成足以以假乱真的人脸图像，并取得了显著的成果。
AI 与图像：真实的虚幻
目前，已经存在一种 AI 算法，能够将 3D 物体转换为平面图像。该算法利用图论（gRaph theoRy），从 3D 模型作为输入，逐步细分，最终输出该 3D 对象的平面图像。
反过来，如果将这一过程逆向执行，就可以得到另一种算法，该算法可以从粗糙的绘画草图生成逼真的图像。尽管这听起来像是科幻故事，但早在一年半前，NVIDIA 的科学家们就已经开始探索这一技术。
用户可以从左下角的选项中选择绘制内容，并在右侧获得逼真的图像输出，实现摄影级别的风景图像。然而，这一技术在创建逼真的人脸方面仍存在局限性。
为了实现这一目标，科学家们进行了大量的研究，但大多数类似 AI 算法框架需依赖详细且精美的草图，这使得其实用性和普遍性受到限制。
而一个全新的 AI 算法正在解决这些问题，这就是 DeepFACEDRawing：它能够从素描草图中深度生成面部图像。
该项目由北京中国科学院与香港城市大学的团队联合开发，DeepFACEDRawing 被认为是迄今为止最先进的图像生成器之一。
轻松绘制高质量人脸
DeepFACEDRawing 是一种基于深度学习的图像转换技术，能够从非常简单的素描草图生成逼真的人脸图像，旨在帮助绘图经验较少的人。
据该团队介绍，他们的核心思路是从真实的面部素描图像中隐式学习合理的面部表达空间，并在该空间中找到与输入草图最接近的点进行模拟。
DeepFACEDRawing 的深度学习框架包括三个模块：图像-CE（组件嵌入）、FM（功能映射）和 IS（图像合成）。CE 模块能够识别面部的突出特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等，然后 FM 和 IS 模块联合将这些组件特征向量映射至逼真的图像。
使用该技术时，用户只需绘制一张草图作为参考，便能获得与草图相匹配的接近照片般的人脸图像。有趣的是，在绘制发型之前，它还会自动提供一些绘画起点。如果用户希望创造特定的发型，系统也会根据其草图进行忠实呈现。
此外，它还具备令人惊叹的功能，例如可以帮助用户调整不同的面部特征，并且一次调整可以同时映射到多种可能的人脸上。
另一个有趣的功能是，用户无需绘制任何东西，只需选择几个喜欢的面部特征，即可生成由这些特征组成的理想脸庞，这被称为人脸复制粘贴（FACE Copy-Paste）。
新突破，新应用与新挑战
这一 AI 转换器能够创建令人惊叹的逼真面孔，但仍面临一些问题待解决。
例如，在一位女性的素描中，若两只眼睛的大小不一，AI 生成的图像可能会导致面部其他特征的变化，这显然不是绘画者的本意。
此外，DeepFACEDRawing 似乎主要生成以白人或拉丁美洲人为特征的图像。不过，解决这些问题只是时间问题。
在实际应用中，这项技术在犯罪调查、角色设计和教育培训等领域有着广泛的潜力。该团队指出，他们的框架在这些方面特别有用。
同时，许多人相信，数字艺术家们将在不久的将来广泛应用这一技术，帮助他们将艺术构思变为现实，不仅提升了契合度，也有助于缩短实际的执行时间。
