把扎克伯格的臉?lè)诺絜moji表情包上是一番怎樣的體驗(yàn)？這個(gè)惡搞話題今天在Reddit上引起了熱議！作者聲稱使用了“面部超級(jí)分辨率”工具，生成了“照片級(jí)”的面部圖像，有人看熱鬧不嫌事大地把扎克伯格拉了進(jìn)來(lái)，網(wǎng)友紛紛表示，太驚悚了！

現(xiàn)在這個(gè)時(shí)代，名人的臉被做成表情包一點(diǎn)都不稀奇了，從學(xué)友哥、到金館長(zhǎng)，再到姚主席，都靠一張（或幾張）臉火遍了天下。但這些表情包的共同點(diǎn)是，無(wú)論表情怎么夸張，你一眼就能看出，這確實(shí)是他們本人。

但今天要說(shuō)的這個(gè)表情包就不一樣了，有外國(guó)網(wǎng)友把真人頭像和流行的emoji表情結(jié)合在了一起。至于結(jié)合在一起之后能不能看出來(lái)是誰(shuí)，甚至能不能看出來(lái)是人。那可真的要考驗(yàn)各位的眼力了。

而這些“惡搞”的靈感還要從一篇論文說(shuō)起。

在這篇發(fā)表在arxiv上的論文中提出了一個(gè)“面部超級(jí)分辨率”的概念，它的主要作用是由低分辨率的面部圖像生成高分辨率的面部圖像，同時(shí)能夠保留清晰充分的面部細(xì)節(jié)，論文稱，使用漸進(jìn)式訓(xùn)練方式的GAN模型能夠穩(wěn)定生成比測(cè)試圖片分辨率高得多的“照片級(jí)”圖像。

好了，現(xiàn)在“作案工具”已經(jīng)有了，喜歡搞事情的網(wǎng)友也開(kāi)始行動(dòng)了。首先遭殃的就是emoji表情。

一篇論文引發(fā)的惡搞：“照片級(jí)”的emoji表情包誕生！

昨天，Reddit上有人稱，用這篇論文的框架和工具，成功生成了“照片級(jí)”的emoji表情！輸入為16*16像素，輸出為128*128像素，8倍沒(méi)毛病！作者表示，實(shí)驗(yàn)中不光用了emoji，還用了twitch表情和游戲中的一些表情，結(jié)果嘛，還是很感人的。

作者表示，原論文中輸入圖像是被人為縮小成16*16像素，所用代碼與訓(xùn)練和測(cè)試模型時(shí)完全相同。輸出圖片和輸入實(shí)現(xiàn)了基本對(duì)齊，美中不足的就是有時(shí)候輸出圖像上會(huì)留下一些古怪的傷疤。

一旦把輸入圖像改成用emoji表情，就不存在這個(gè)問(wèn)題了。而且更奇妙的是，因?yàn)檫@個(gè)模型可以尋找定位面部標(biāo)志，所以其實(shí)無(wú)論什么樣的圖像輸入進(jìn)去，它都能找出眼睛、鼻孔和嘴來(lái)。不信你看下圖中的披薩上的意大利辣香腸，你其實(shí)用不著怎么仔細(xì)看，就能看出它實(shí)際上是人的嘴唇生成的。

是不是很奇妙？至于這些生成的圖像是不是“照片級(jí)”的，那就見(jiàn)仁見(jiàn)智了。

除了emoji表情之外，還有其他輸入來(lái)源，比如Twitch表情以及一些視頻游戲中的頭像，效果是這樣的。看完了只能說(shuō)是重新定義了“照片級(jí)的清晰度”：

其實(shí)小編我就兩點(diǎn)感受，第一，就這樣把川普大統(tǒng)領(lǐng)安排到游戲里，經(jīng)過(guò)他老人家允許了嗎？第二，《超級(jí)瑪麗》里的蘑菇頭這么可愛(ài)，誰(shuí)能告訴我右邊的圖是啥玩意，想過(guò)蘑菇頭的感受嗎？總之你們開(kāi)心就好！

而且從網(wǎng)友回帖來(lái)看，大部分人的審美還是正常的：

啊，那個(gè)披薩的圖，真心驚到我了……

先是用emoji寫(xiě)代碼，現(xiàn)在又來(lái)這個(gè)，emoji到底得罪誰(shuí)了？

不不不，你得這么想，這是把生成超清晰度人臉的算法用在了emoji上，還用emoji實(shí)現(xiàn)了，下一個(gè)十億級(jí)別的項(xiàng)目就是它了！

這個(gè)帖子是不是發(fā)錯(cuò)地方了？強(qiáng)烈建議移至/被詛咒的圖片板塊。

看熱鬧不嫌事大，這次遭殃的是扎克伯格

正所謂看熱鬧不嫌事大，網(wǎng)友Michail Rybakov很快在Reddit上發(fā)帖說(shuō)：“看到這篇關(guān)于逼真表情包的帖子，讓我想起我去年做的一個(gè)項(xiàng)目：我把馬克·扎克伯格的臉?lè)诺紽acebook的emoji上了，這個(gè)項(xiàng)目就叫——Zuckerberg Emojis。

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為什么做這件事？Rybakov說(shuō)，F(xiàn)acebook迫使我們用非常具體的情感表達(dá)來(lái)對(duì)事物做出反應(yīng)。在某種程度上，這些表情符號(hào)已經(jīng)成為了我們的面部表情。所以，把同樣的表情應(yīng)用到扎克伯格的臉上才公平。

翻譯一下就是，不能光讓我們吃瓜群眾嚇一跳，要來(lái)也要拉扎克伯格一起！

Rybakov分別使用三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，分別是CNNMRF, Deep Image Rybakov和jcjohnsons neural style，應(yīng)用于扎克伯格的面部圖像，并將分辨率提高到高清。

Michail Rybakov的自我介紹是“媒體藝術(shù)家”和“藝術(shù)研究者”，他認(rèn)為，表情符號(hào)是對(duì)一種情緒的清晰而準(zhǔn)確的表達(dá)，然而，在不同設(shè)備上表情符號(hào)的差異很可能導(dǎo)致交流發(fā)生誤解。

即使在同一個(gè)平臺(tái)上，你可能表達(dá)的情感反應(yīng)也是通過(guò)選擇和設(shè)計(jì)可用的表情符號(hào)來(lái)策劃的。

以Facebook為例。Facebook上的五個(gè)表情符號(hào)給用戶提供了廣泛的表達(dá)能力，但它們的設(shè)計(jì)非常具體——接近情緒尺度的極端。當(dāng)使用表情符號(hào)時(shí)，我們就像戴上了這些特定的、預(yù)先定義好的表情面具。我們正在變成表情符號(hào)。

因此，Rybakov決定逆轉(zhuǎn)這個(gè)過(guò)程，將人添加到數(shù)字表達(dá)中。當(dāng)然，那個(gè)“人”，就是馬克·扎克伯格。

下面是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建的一些結(jié)果（建議做好精神準(zhǔn)備）：

看起來(lái)是相當(dāng)詭異！

這一系列表情包的制作過(guò)程是怎樣的呢？Rybakov說(shuō)，他使用了三個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

首先，CNNMRF在表情符號(hào)中加入了扎克伯格臉部的一些特征，它特別傾向的是眼睛和頭發(fā)。

然后，Rybakov使用Deep-Image-Analogy網(wǎng)絡(luò)來(lái)添加更多特征、對(duì)比度、結(jié)構(gòu)和調(diào)整直方圖。

最后，使用jcjohnsons neural-style來(lái)在添加紋理時(shí)放大圖像。

1.原始表情符號(hào) 2. CNNMRF的結(jié)果 3. DeepImage Analogy的輸出 4. 應(yīng)用神經(jīng)風(fēng)格技術(shù)添加紋理

這個(gè)帖子下面的網(wǎng)友紛紛表示，你太有才了！阿西莫夫的棺材板都快蓋不住了！

看了這個(gè)帖子，阿西莫夫從棺材里爬了出來(lái)，寫(xiě)下了AI的第四條定律……

我有個(gè)想法，你能不能寫(xiě)一個(gè)瀏覽器插件，把所有的這些表情包都包括進(jìn)去，替換掉原版的？

好想法，我喜歡！誰(shuí)以前做過(guò)這類插件的，叫我一聲一起搞事情啊！

啊，我覺(jué)得我要吐了！別誤會(huì)，這些表情做得挺酷的，但是，你懂得……

已收入“嚇?biāo)廊恕薄ⅰ巴砩峡戳怂恢X(jué)”系列合集，謝謝分享！

最后，這個(gè)作者在Telegram上推出了全套表情的貼紙，還留下了自己的聯(lián)系方式，如果你想給朋友做一套這樣的表情的話，可以去聯(lián)系他，不過(guò)千萬(wàn)要小心哦，這樣一套表情包送出去，友誼的小船怕是說(shuō)翻就翻。