盤點庚子年里，火到出圈的人工智能應(yīng)用
2020 年，AI 的落地應(yīng)用更加廣泛，它一邊探索前沿的新興產(chǎn)業(yè)，一邊也深入傳統(tǒng)行業(yè)，助其轉(zhuǎn)型。它正在蓬勃成長，逐漸成為我們生活中不可或缺的一部分，AI 已經(jīng)幾乎成為家喻戶曉的名詞。
在開啟新年新篇章之際，讓我們一起回顧過去，復(fù)盤 AI 過去一年的成果與發(fā)展動向。
AI 帶你我穿越
今年人工智能界最火出圈的項目之一，要數(shù)微博博主@大谷Spitzer 用 AI 復(fù)原歷史視頻與人物畫像了。
先是今年 5 月，他用 DAIN 插幀算法、ESRGAN、DeOldify 等 AI 技術(shù)，對一段百年前老北京的黑白視頻，進(jìn)行上色、修復(fù)幀率和超分辨率，帶全民穿越，感受百年前的北京街景。
此后，他又陸續(xù)進(jìn)行了一些歷史人物畫像的「復(fù)原」工作。12 月，用 AI 「腦補」了宋朝、明朝和清朝皇帝的畫像，再次火爆朋友圈。而 PaddleGAN、AI Studio、Artbreeder 以及中科院研發(fā)的人臉識別技術(shù) SeetaFace，都為這些腦補工作貢獻(xiàn)了一臂之力。
這些技術(shù)未來也將在影視、藝術(shù)創(chuàng)作、歷史文化傳播方面實現(xiàn)更多價值 。
AI 修復(fù)民國北京街景視頻，火遍全網(wǎng)帶你穿越
AI 腦補宋明清皇帝長相，四大模型構(gòu)想真實五官
用機器人給狗狗下指令
不同類型的狗狗，能夠在社會中承擔(dān)搜救、導(dǎo)航、搬運、陪伴、驅(qū)趕、警衛(wèi)、拆家等復(fù)雜工作。那么對于機器人的指令，它們也能夠理解、服從么？
耶魯大學(xué)社交機器人實驗室近期在IEEE 的《Spectrum》上刊登了一項最新研究，在實驗中，機器人給寵物狗發(fā)出的指令，比人給寵物狗發(fā)出的指令，更能讓狗服從（奇怪的知識點增加了.jpg）。
耶魯大學(xué)新研究登刊 IEEE：狗狗更能服從機器人的指令
論文地址：
https://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/robotics-software/dogs-obey-commands-given-by-social-robots
馬賽克秒變高清
將「馬賽克」像素級別的大頭照，轉(zhuǎn)換成高清照片，是怎樣的一種體驗？
杜克大學(xué)的研究人員用 AI 算法給出了答案。他們提出的算法被稱為 PULSE（Photo Upsampling via Latent Space Exploration，通過潛在空間探索的照片上采樣）。
該算法可以將模糊、無法識別的人臉圖像轉(zhuǎn)換成計算機生成的圖像，其細(xì)節(jié)比之前任何時候都更加精細(xì)、逼真，甚至頭發(fā)絲、魚尾紋都清晰可見。有了 PULSE 的腦補能力，從此告別感人畫質(zhì)不是夢。
杜克大學(xué)提出 AI 算法，拯救渣畫質(zhì)馬賽克秒變高清
論文地址：
https://arxiv.org/pdf/2003.03808.pdf
機器學(xué)習(xí)預(yù)測物理掛科風(fēng)險
新年過了，意味著期末考試成績也出來了。難倒一大片莘莘學(xué)子的物理課，能不能順利通過呢？機器學(xué)習(xí)竟然能提前預(yù)測。
今年 8 月，西弗吉尼亞大學(xué)和加州理工大學(xué)的學(xué)者們，在 arxiv.org 上發(fā)表的一項研究《Using Machine Learning to Identify the Most At-Risk Students in Physics Classes》，提出通過機器學(xué)習(xí)算法，根據(jù)平時課堂答題表現(xiàn)、作業(yè)成績等，可以評估物理基礎(chǔ)課中學(xué)生的畢業(yè)成績。
不過，尷尬的是，其預(yù)測準(zhǔn)確率和隨機概率相差無幾，僅有 57%……所以，會不會掛科，還是憑自己感覺吧！
還沒期末考試，算法卻說我的大學(xué)物理一定掛科
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2007.13575
五分鐘換臉，演繹神曲
前段時間，小破站上技能滿分的 Up 主們，利用「first order motion 一階運動模型」的 AI 換臉項目，生成了各種各樣畫風(fēng)清奇的視頻。
讓張學(xué)友、杜甫、唐僧、熊貓頭表情包聲情并茂地唱起了《damedane》、《unravel》……
B 站神曲 damedane：精髓在于換臉，五分鐘就能學(xué)會
利用這個換臉神器，可以給任何人物配上任何表情，甚至是畫中的人物。而且，該模型已開源，人人都可以 擁有，五分鐘就可以學(xué)會，教程在此：
https://openbayes.com/console/openbayes/public/containers/BwZQj5wr3Jp
論文地址：
https://arxiv.org/pdf/2003.00196.pdf
原項目 Github 地址：
https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model
智能手機測醉酒
眾所周知，喝酒不開車，開車不喝酒。但是有的人，往往就是控制不住自己。
為了檢測老司機們是否醉駕，匹茲堡大學(xué)醫(yī)學(xué)院的首席研究員 Brian Suffoletto，在論文《A Preliminary Study Using Smartphone Accelerometers to Sense Gait Impairments Due to Alcohol Intoxication》中，介紹了使用智能手機檢測是否醉酒的方法。被測者只需要帶上智能手機走兩步，就可檢測出其呼吸酒精濃度。
醉沒醉，帶上智能手機走兩步就知道
