Google|地理学家将Deepfake AI技术运用到了以假乱真的城市卫星地图构建上
早在去年 10 月,IEEE Spectrum 就已报道过“借助 AI 将古代手绘地图转换成卫星图风格”的相关研究 。可知一方面,基于深度学习的 Deepfake 伪造技术引发了极大的争议 。但另一方面,这项技术也能够在诸多领域产生更加积极的反馈 。据悉,由华盛顿大学地理学助理教授 Bo Zhao 带领的这项研究表明,Deepfake AI 也能够用于卫星图像的处理,从而生成“真实得有点过了头”的城市地图 。
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(来自:University of Washington / Bo Zhao)
事实上,这项研究并不致力于渲染耸人听闻的气氛,而将重点放在了与 Deepfake 不太一样的“样式转换”技术上 。
研究团队在西雅图、塔科马和北京这三座各具特征的城市卫星图像基础上,对机器学习系统展开了有针对性的训练 。
其中西雅图地区的绿化带要比街道要壮阔得多,而北京的色彩相对单调,且较高的建筑物有在卫星图像中投下了长长的深色阴影 。
接着,机器学习系统会将其了解的街道地图详情(来自谷歌或苹果地区数据库)与卫星视图的细节相关联,最后生成可以假乱真的城市细节 。
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上图示例将北京地区的视觉模式套用到了真实的塔科马社区地图上
不过仔细检查后,你会发现 AI 伪造的地图看起来不如真实的卫星图那样清晰,且可能存在逻辑上的不一致之处 。
比如即便西雅图和背景的图像能够一目了然,但 AI 生成的图像还是会让某些道路走向死胡同 。
至于这项技术的潜在应用,研究人员称可用于模拟某些无法获得卫星地图的区域、研究预期的城市扩建或区域变化等 。
此外如果无需精巧模拟另一个地方,也可让 AI 面向同一城市的人口稠密 / 宽敞街道区域展开有针对性的训练 。
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资料图(来自:IEEE Spectrum)
有关这项研究的详情,可查阅近日出版的《地图与地理信息科学》(Cartography and Geographic Information Science)期刊 。
【Google|地理学家将Deepfake AI技术运用到了以假乱真的城市卫星地图构建上】_本文原题是为《Deep fake geography? When geospatial data encounter Artificial Intelligence》 。
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