什么软件可以伪造聊天记录(AI高仿你的笔迹只需1个词，Deepfake文字版来了，网友：以假乱真)

肖敏肖骁源于奥菲寺
量子报告微信官方账号QbitAI

终于，我的小学梦实现了！

只要拍下我的笔迹，AI就能帮我抄英语作业，画风“完全一致”:

甚至帮别人抄作业...

只不过是挂了一批只能模仿笔迹，花费几百上千的“工作神器”。

咳，专注:

虽然很厉害，但不是让你抄英语作业的。(认真做作业！)

这是脸书AI最新出品的“TextStyleBrush”。只需要一张笔迹图片就可以完美还原一整套文字笔迹。

不仅可以空把“酱油瓶”变成“茶壶”；

还可以直接实现样式替换，让蔬菜水果店的所有印刷字都变成手写:

这样，现在连照片文字都不一定是真的了。

在实际使用中，TextStyleBrush真的是一个格式的笔刷，你需要在哪里刷就在哪里刷。

它真正擅长的是对手写字体的模拟。

只要输入一段文字，加上你的笔迹和一个字，它就会生成一个“手写版”。

这种效果，用肉眼真的分不清真假！

在把市面上打印的价签改成手写的过程中，它还能识别出不是打印的样品，自动跳过转换合成。

TextStyleBrush在模拟特定字体格式时也表现不错。

包括海报、垃圾桶、路标、饮料瓶、商店装饰品...各种文本样式都可以处理:

除了直观的效果，开发者还对合成图做了数据分析。

TextStyleBrush的图片大大降低了合成误差(MSE)，峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)也有很大提高。

在字符识别的准确性上，TextStyleBrush在三个数据集上表现良好:

准确率在95%以上。

据脸书介绍，“TextStyleBrush”是一种基于自我监控方法的训练模型，可以像格式刷一样，对文本内容相同的单词进行风格转换。

当然不仅仅是Word的格式刷，甚至可以直接替换参考图片中的文字，所以模型还需要学习字符识别和图像分割的方法。

为了同时实现图像分割和文本风格转换，基于StyleGAN2设计了TextStyleBrush模型，可以生成非常逼真的图像和照片。

然而，StyleGAN2有两个问题:

因此，TextStyleBrush首先通过将文本信息和样式作为两个“附加条件”来控制模型的输出，以解决模型随机生成图像的问题。

然后，为了进一步更精细地控制文本的风格特征，神经网络层中的各种风格信息将被提取并注入到文本生成器中，便于从各种尺度(颜色、整体风格、细节)控制文本的风格。

此外，因为不同的图片具有不同的分辨率，所以生成器还必须生成和替换具有相似区域分辨率的字符。

所以这个模型增加了一个可以控制高低分辨率的结构，使得生成的文本图像可以匹配输入图像的分辨率。

这样替换前后字体清晰度不会有太大差别:

但是和照片不一样，文字的风格其实更自由，所以有时候画风的真实性很难说。

因此，在训练过程中，引入了一种创新的自我监控训练方法，该方法结合了三种模型，即风格分类、文本识别(OCR)和GAN，以保留输入的风格/文本内容，然后决定替换哪一种。

例如，在文本识别中，TextStyleBrush生成文本图像后，模型会使用预先训练好的文本识别结构来“判断”图像的文本内容并打分。

事实证明，这样训练出来的模型确实有用。

我玩过太多合成脸了，第一次合成笔迹。

而且它的效果真的很好！

所以TextStyleBrush一经发布，就引来了大量围观。

一些网友已经开始想象它的用途:

欢迎来到花式签名的世界！

LeCun也转发了一波。

但是，看着玩着真的很辛苦，手痒的网友跑来提问:

TextStyleBrush会对公众开放吗？

这自然就引出了一个会引起争议的点:

合成的笔迹足以是真迹。如果被滥用或者恶意使用怎么办？

假设任何人的笔迹都可以轻易合成，那么在很多需要签名的场合，我们该怎么办？

比如有网友说如果连医生都能模仿草书处方...

除了对安全和隐私的担忧，这对字体设计者来说也不是好消息。

毕竟所有字体其实都是有版权的。如果能轻易模拟出来，那岂不是盗版满天飞，连作者自己都分不清真伪？

有网友表示:这有点接近真假难辨的反乌托邦世界了...

对此，脸书首席技术官回应道:

因为可能用来伪造笔迹，所以我们只发表论文和数据集，源代码是不开源。

分享研究和数据集也更多是为了防止文字版的Deepfakes。

你怎么想呢?

TextStyleBrush数据集:
https://github.com/Facebook研究/imgur 5k-写作数据集

地址:
https://scontent-fml2-1.xx.fbcdn.net/v/t39.8562-6/1000000 _ 944085403038430 _ 377984959048683283 _ n.pdf。

结束-

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