模特模型價格（AI）

這是哪個明星？最近，有網友發現日本一家科技公司正在用AI生成虛擬模特，圖片中明眸善睞、身材曼妙的可愛少女，成熟火辣、目光灼人的性感女神，竟然都是用AI生成的虛擬人物，完全看不出來是假的。（來源：DataGrid官網）這些高質量、全高清、毫無

這是哪個明星？

最近，有網友發現日本一家科技公司正在用 AI 生成虛擬模特，圖片中明眸善睞、身材曼妙的可愛少女，成熟火辣、目光灼人的性感女神，竟然都是用 AI 生成的虛擬人物，完全看不出來是假的。

（來源：DataGrid官網）

這些高質量、全高清、毫無虛假痕跡，真人大小的平面模特照片，絲毫不遜于專業模特在攝影棚中拍攝的時尚大片。

與之前的 AI 換臉不同，這次圖片中的模特全身上下都是 AI “無中生有”，不會涉及到侵害他人的肖像權等，如果你看到覺得臉熟，可能真的是 “如有雷同，純屬巧合。”

網友們紛紛驚呼，模特真的要失業了？！

（來源：DataGrid官網）

據報道，這是日本京都的一家科技公司 DataGrid 開發的算法，可以從頭到腳生成高度逼真的人物圖像，包括面部、發型、服裝等等。

豈止是模特職業生涯遭到紅燈預警，恐怕連發型師、服裝設計師、造型師都要跟著遭殃了!

在一個技術展示的視頻中，AI 在塑造的模特身上變幻出不同的服裝造型，夾克變成冬季外套，連衣裙秒變 T 恤，服裝搭配無縫切換，圖像放大后，銜接之處非常自然。

短短幾秒鐘的視頻展示，展現了很有想象空間的市場潛力。假設在現實中，如果 AI 產生的模特「不存在」，那么時尚品牌或廣告代理商就無需對這些模特支付拍攝費用、拍攝期間的生活起居費用、經紀人費用等等，可能就會放棄使用真人時裝模特。

這對模特行業真的是致命性打擊！

GAN 的又一次完美應用

簡而言之，這種新算法是基于 GAN（生成式對抗網絡）的一次新嘗試。

讀者可以將上面的模特生成過程想象成圖片之間生成模型和判別模型之間的博弈過程，博弈的方式很簡單：生成模型生成一些圖片→判別模型學習區分生成的圖片和真實圖片→生成模型根據判別模型改進自己，生成新的圖片→判別模型再學習區分生成的圖片和真實圖片......

上面的博弈過程會一直繼續下去，直到生成模型和判別模型無法提升自己，也就是生成模型生成的圖片，判別模型分辨不出真假，這個模型就達到了完美。

過去嘗試用 GAN 制作逼真的人物形象大多集中在面孔生成，比如 AI 換臉。有些面孔雖然接近于人臉，但表現力不夠，背景中流出的顏色斑點還會干擾頭像的生成。

DataGrid 公司基于 GAN 深度學習開發的名為“自動全身模特生成”AI 系統，消除了所有可能混淆算法的無關信息，在一個純白色背景前面構建 AI 模型，加上逼真的光線感，生成的模特類似于在攝影棚拍攝的感覺。

這種通過學習大量的全身模特圖像，然后生成不存在的具有高分辨率（1024 x 1024）和高質量的全身模特圖像，在以前是非常難的。

大家怎么看？

Reddit 上有網友對 AI 系統生成的模特圖片全都是“不存在”的持懷疑態度。“除非這個 AI 系統用最先進的面部識別功能，否則訓練圖片集和輸出圖片集之間會有很多重合。神經網絡非常容易過擬合，因此它們可能只是“記住”圖片，而不是“學習”生成新的圖片。

也要網友認為 AI 取代模特還為時尚早。模特還有一個功能，需要在時裝秀上走秀。時裝秀在時裝界占有非常重要的地位，在那里看到的幾乎所有服裝都不會出售，只是為了展現設計師的創造力以及簽約合作。

另外，低水平的服裝設計師可能會被取代，一部分模特可能會轉型到其他領域，比如成為 YouTube 上的視頻博主等。

還有網友從算法開發公司的角度來看待這個問題，如果 AI 接管了模特行業，那么想象一下兩個看起來太相似的 AI 模特公司的版權問題怎么解決，他們必須制作整個 AI 系統，AI 模特的外觀要注冊，防止其他公司利用。

一個比較諷刺的場景是，假如一家公司仍然使用真人模特，但他的模特和另一家公司的 AI 模特太相似，結果導致法律糾紛，這種情況怎么辦？

總的來說，模特行業肯定會受到 AI 技術的影響，同時也會面對許多新生的問題，需要 AI 企業“摸著石頭過河”去探索解決問題的辦法。

每當科學家構建一種新算法，可以生成與真實照片無法區分的逼真圖像或深度偽造時，似乎也是一種新的警告，AI 也可能被濫用制作虛假或違法的照片和視頻，甚至是進行虛構的政治演說來操縱性宣傳，破壞公眾對數字媒體的信任。但愿這個算法僅局限應用在廣告和服裝領域吧。