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    可它看上去確實挺像是那么回事的，不影響人對于圖像的理解。

    何況，如果它事先看過相當多目標人物的其他照片的話，生成出的部分很有可能幾乎和現實完全一致。

    并且，生成還只是最基本的一方面，通過對隱藏層一些維度上參數的理解，人們甚至能夠做到精細地調節圖像的一些屬性。

    圖像特定屬性的編輯，是生成技術更為進階的應用方式。

    比如圖像中，人物的情緒，臉部表情的喜怒哀樂皆可隨著你的調整而做出相應的變化。

    后來十分流行的假笑表情包，就是通過控制圖像中人臉的情緒，使得原本悲傷憤怒的人咧開嘴巴，夸張大笑。

    甚至有人會連貫地修改整個視頻，讓整個場面看起來十分滑稽，喜感。

    除了表情情緒之外，另一個后來比較流行的是年齡調節，通過修改某些特定維度的參數，人們可以直接一夜白頭，又或者是返老還童。

    這些還都只是普通的圖像編輯，并且只編輯其中面部的部分。

    后面還有更加高端的算法應用，比如智能換臉，智能美顏等等。

    前者在許多影視二創和鬼畜當中十分流行，人人都能‘演’三分鐘大片。

    想讓誰客串都可以，關公戰秦瓊成為可能。

    而后者則在各種直播平臺上應用廣泛，地上扔兩只拖鞋都能給你自動上個妝。

    “不過由于現在硬件和其他技術手段的限制，我還沒有辦法生成非常高分辨率的清晰假圖，想要直接操作整個視頻也稍顯勉強。”

    孟繁岐清晰地知曉目前自己可以做到哪一步，4k分辨率的高清圖沒什么辦法，但二三百甚至五百左右的普通清晰度卻是差不多夠了。

    針對一下目前階段的人臉算法，綽綽有余了。
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