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      AI算法也更喜歡網紅臉?

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      繼易烊千璽、楊紫、肖戰被AI偷臉之后。

      AI又把手伸向了素人。



      AI的臉,千篇一律

      本來以為AI只會偷明星的臉,沒想到現在連素人也不放過。

      一個素人博主自己拍的漢服照片出現在了短劇《桃花簪》中。


      不管是外貌、衣服還是妝容,都和自己的照片極其相似。

      但是,劇里的這個人物卻是被形容為“游手好閑,好色,渾身上下透著齷齪”。


      除了他,另一位博主也發現自己的臉也出現在了短劇里。


      而AI自己生成的臉更是透露著一種人山人海的詭異感。

      前段時間出道的AI演員,女的神似趙今麥和張子楓混合體,男的則撞臉翟子路。

      面對撞臉爭議,幕后人員卻說形象是完全按角色需求來的,并沒有刻意參考任何真人。

      不管是游戲還是短劇,只要跟AI沾上邊,即便角色形象要求是獨創的,但AI最終生成的臉仍然非常網紅化。

      尤其是多人同框時,更呈現“人山人海”的詭異感。


      落戶北京的AI虛擬偶像YURI,大眼睛、高鼻梁、尖下巴、無瑕疵皮膚,看上去感覺和抖音網紅博主沒什么區別。

      小紅書虛擬博主AYAYI也是典型的網紅臉,極其協調的五官和標準的身材讓她讓她一個月內漲粉5萬。


      還有韓國第一虛擬網紅Rozy,看起來也是那種能在小紅書上火的顏值博主。


      按理說,AI的素材庫應該很豐富才對,但為什么生成的人臉仍然跟網紅一樣同質化嚴重?


      AI審美也網紅?

      AI這么做,主要是為了保證像人。

      生成人臉的時候,AI首先要保證臉部結構穩定,五官要對稱,位置不能偏。

      因此AI在抓數據的時候,自己也會生成一張“人臉概率地圖”,地圖上每個點代表一種人臉特征,雖然也會抓取到一些獨特的特征,但是AI 是會忽略的。

      因為過往的反饋表明,一旦嘗試增加多樣的局部特征,生成的臉會很奇怪。


      人臉是一個整體,真實的人臉上一些不一樣的點,永遠不會孤立出現,而是會伴隨著一系列協同變化。

      比如一個大小眼的人,眼瞼的褶皺深度、眉毛的高度可能會同時不一樣。

      這些協同變化共同構成了一個自洽的整體,因此在現實中,即便你看到一個大小眼的人也不會覺得奇怪,因為整個臉都在配合這個特征。

      但AI生成人臉時,內部表示是高度解耦的,它可以獨立調整某個局部,但很難同時自動調整所有相關的協同維度。

      結果就是,它生成的大小眼就是單純的眼睛大小不一樣,眼瞼沒變,眉毛沒變、鼻梁沒變。

      沒有任何伴隨特征,人在看到這種臉的時候自然會覺得不像人。


      所以為了避免風險發生,AI會自動收緊生成空間,忽略獨特性,選擇最安全的輸出空間——網紅臉。

      因為人類感知上,網紅臉處在恐怖谷的遠端,容錯空間大。

      一般來說,越像真人的臉,人類對微小的缺陷越敏感。

      但網紅臉已經是一種人造模板了,它的五官比例、臉部結構已經高度模式化,人類潛意識會把它歸類為“半人造物”。

      所以,網紅臉的容錯標準會比真實人臉更寬松。

      因為即使生成時出現輕微瑕疵,你也只會認為是濾鏡沒調好,而不會認為它不像人。

      就像小紅書博主AYAYI。

      她是一個有著網紅臉的虛擬人,雖然目前已經確認是數字人,但之前網上對她到底是不是人的討論卻是絡繹不絕。

      而且,在生成過程中收到的反饋讓AI逐漸變成了一個“膽小鬼”。

      輸的出和真實人臉不一樣會扣分,輸出的不像任何真實人臉會被大量扣分。

      在這種機制下,AI會變得極其保守,寧可輸出一張平庸但絕對像人的臉,也不要輸出一張有特色但可能翻車的臉。

      最終結果就是,AI也審美窄化了,所有的概率都壓縮在了最大公約數區域——網紅臉上。


      多樣化是AI的“反人性”?

      現在很多制作公司都開始發力AI演員,還傳出了“男二以下全用AI”的言論。

      但就像上面說的,一旦都變成AI,那我們就真的很難看到多樣化的面孔了。

      并不是AI不能生成多樣化的臉,而是它的底層運行邏輯天然與多樣化為敵。

      AI學到的所有內容都來自數據,主流人臉數據集的構成比例大致是:

      80%是年輕、正面、主流的臉,剩下20%是疤痕、外鼻梁、不對稱這些非常規特征。

      統計學規律讓它必須優先保那80%的主流特征,那特殊的20%則被自動忽略。

      因為多樣化意味著探索低概率區域,而低概率=高懲罰,AI學到的策略就是,寧可同質化嚴重,也不能冒險犯錯。


      而且,當前的AI其實也很難把人臉的所有特征都總結出來。

      假設人臉特征可以用100個維度來描述。要讓AI在每個維度上都學會“可以有多種可能”,需要的訓練樣本量是指數級增長的。

      一個維度有10種變化就需要10個樣本,100個維度就需要101??個樣本。

      而現實中,AI的訓練集只有幾十萬張人臉,所以它只能保留那些最穩定、最共性的特征,把所有不常見的組合當作噪聲丟棄。


      從模型看,AI使用的訓練是梯度下降的,也就是沿著誤差下降最快的方向走。

      這個方向指向的永遠是誤差曲面的谷底,而谷底就是所有樣本的平均。

      在第一步梯度,它會把輸出拉向所有人的平均臉;第二步會微調向某個群體的平均臉;在最后,則會停在“局部最優”,也就是網紅臉,本質上還是最大眾的那一類,所以一旦AI臉多了,看起來就會“人山人海”。


      AI天生是平均主義者和保守主義者。

      不是說它不能多樣,只是這需要它反直覺、反數據,相當于讓一個經過嚴格訓練的會計去搞即興涂鴉,這會破壞它的默認運行模式。

      AI生成千篇一律的網紅臉不是因為沒創意,而是在現有的技術下,千篇一律才是它的最優解。



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