ZAO完之后，人工智能又盯上了emoji表情包

关于“ZAO”这款产品和几天堪称过山车式的发展故事想必大家应该知道了。

一款主打AI视频换脸功能的App，现象级的突然走红，又因爆出隐私条款方面的风险，而被用户质疑弃用，随后又有了工信部的约谈的最新动向。

抛开大起大落的经历，我们也得以看到AI在人脸识别和换脸场景下更成熟的落地和规模化普及化的应用之势。

这项AI技术的应用，我们也见识过多个案例，诸如AI重建的肖像，AI生成漫画和动漫肖像，以及从未真正存在的逼真的图像。

基于此，就在最近，我们又发现了最新的版本和应用，上周也已经在arxiv.org 以新论文的形式发表公布。

该论文描述了一种新的算法，该算法能够根据一张极为像素化的脸，生成出一个真实照片的头像，显示最初的真正样貌。

该算法由韩国高等科学技术研究院的工程师构建，采用了一种名为“面部超分辨率”（Face Super-Resolution）的新技术，可以从模糊图像中重建高分辨率的面部特征。它对监视摄像机内置的面部识别系统有着极为重要的影响。

人工智能专家Jonathan Fly注意到Twitter表情符号对于去模糊算法来说是完美的尺寸和标的物，于是他将它们输入系统，并在他的博客I Forced a Bot中记录了下来。但想不到的是得到了颇为可怕的结果。

当负责将像素化的表情符号变成人脸时，算法反而产生了一大群奇形怪状的怪物。

也就是说当算法没有可识别的人类特征锁定时，它就自己制作生成了 ，比如一片披萨，但是上面不是胡椒粉，而是尖叫的红色的嘴巴，让人惊恐。

一张痛苦的脸的表情符号变成了一个黄皮肤的老人，嘴里长着尖锐的尖牙。

其他的圆形黄色表情符号也经历了类似的演变。三个表情符号系列变成了可怕的、带有皱纹的怪物，看起来像是穿着不合身的套装，就像其他大多数人形表情符号一样。

有趣的是，该算法在Twitch emoji上的表现要好得多，很可能是因为它们一开始更逼真，这意味着它们会更接近脸部超分辨率算法的正常输入。

但当Fly转向视频游戏精灵时，所有这一切都消失了。算法将goomba变成了旋转的混乱，而来自“Mike Tyson's Punch-Out”的角色被破坏和扭曲，以至于他们看起来都像是连续遭受了几次殴打。

有时它们与身后的风景模糊在一起，说明识别面部的AI无法理解头像中出现的其他物体，如眼镜、珠宝等等。

由此，我们不难看出，基于人工智能技术的人脸识别场景应用越发丰富。也演变出诸多可能性，或好或坏。

ZAO这款产品引起了全民换脸的节奏，也让大众再一次真切的感知到了AI的存在感和威力。如果将一个真人的头像在AI技术下，变成像素画的表情符号也是轻易实现的事情。而将至关重要和敏感的隐私问题合理处理好，想必会有更多具有想象力的AI产品涌现。