AI合成人脸技术:现实还是幻觉?

sxkk20082年前知识分享224

  随着人工智能技术的迅猛发展,AI合成人脸成为一个备受关注的话题。这项技术利用机器学习和深度神经网络来生成逼真的虚拟人脸,引发了人们对技术进步的热议和对安全与伦理问题的担忧。

  AI合成人脸技术的原理是通过大量真实人脸数据进行训练,并学习人脸的特征和结构。通过这种方式,AI系统可以生成非常逼真的虚拟人脸,几乎无法从真实人脸中区分出来。这种技术在视频游戏、电影制作等领域已经取得了巨大成功。

AI合成人脸技术

  AI合成人脸技术也引发了一些争议。在社交媒体和互联网上,越来越多的虚假人脸开始广泛流传,很难辨别真实与虚假。这给人们带来了隐私和安全问题。恶意使用这些合成的人脸可能导致身份盗用、金融欺诈等各种风险。

  此外,AI合成人脸技术还引发了对人脸识别系统可信度的质疑。随着这项技术的普及,人们可能会开始质疑动态视频和照片的真实性。这对于执法机构、安全机构和司法系统来说是一个巨大的挑战,可能导致对证据的不信任。

  尽管AI合成人脸技术有许多负面影响,但它也有着许多潜在的积极应用。比如在电影制作中,可以更便捷地生成虚拟角色,减少对演员的依赖。在医学领域,可以通过合成人脸来进行面部重塑手术的模拟。此外,在市场营销和广告中,使用合成人脸可以根据目标受众的特征生成个性化的广告。

  为了应对AI合成人脸技术带来的负面影响,需制定合适的法律法规和监管措施。一方面,需要明确虚假人脸的使用范围和限制,加强对互联网内容的监管。另一方面,需要加强对人脸识别系统的安全措施,确保其可靠性和准确性。

  此外,公众也需要提高对AI合成人脸技术的认知和警惕。在使用社交媒体和其他互联网平台时,大家要保持警惕,不随意相信和传播虚假信息。同时,也需要教育下一代关于虚假人脸的鉴别能力,以免误信虚假信息。

  AI合成人脸技术既有积极的潜力,又带来一系列负面影响。我们应该认识到这项技术的局限性和风险,并采取相应的措施来管理和遏制其潜在的滥用。只有在技术和社会监管的共同努力下,才能实现AI合成人脸技术的最大利益,并确保其用于造福人类的发展进程。

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这是启动后的界面,这个 demo 不是一个简单的页面,而是一个包含了深度嵌套路由的例子。

下图我开发时的截图,Turbopack 直接在命令行中打印出了构建时间,我们看到启动时间只需要 2.3ms

更新速度

试着修改代码,程序会自动热更新,绝大多数次数更新时间都很快,但偶尔有几次更新时间却很长,图片中有一处需要 16s(我使用的是 Mac M1),这其中的原因就不得而知了,尤大也发布了测评,使用 1000 个节点来对比更新速度,数据显示:根组件与 vite 时间几乎相同,叶子节点比 vite 快 68%,与官方称比 vite 快 10 倍相差甚远。当然目前 Turbopack 还处于 alpha 阶段,期待 Turbopack 能够尽快推出正式版。

Turbopack 特点

  • 开箱即用 TypeScript, JSX, CSS, CSS Modules, WebAssembly 等
  • 增量计算: Turbopack 是建立在 Turbo 之上的,Turbo 是基于 Rust 的开源、增量记忆化框架,除了可以缓存代码,还可以缓存函数运行结果。
  • 懒编译:例如,如果访问 localhost:3000,它将仅打包 pages/index.jsx,以及导入的模块。

为什么不选择 Vite 和 Esbuild?

Vite 依赖于浏览器的原生 ES Modules 系统,不需要打包代码,这种方法只需要转换单个 JS 文件,响应更新很快,但是如果文件过多,这种方式会导致浏览器大量级联网络请求,会导致启动时间相对较慢。所以作者选择同 webpack 一样方式,打包,但是使用了 Turbo 构建引擎,一个增量记忆化框架,永远不会重复相同的工作。

Esbuild 是一个非常快速的打包工具,但它并没有做太多的缓存,也没有 HMR(热更新),所以在开发环境下不适用。

你好,Next.js 13

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