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。
（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。
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。
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。
原标题为《Deep fake geography? When geospatial data encounter Artificial Intelligence》。