如果你值得Adobe公司，应该知道他们的Photoshop图像处理软件（也就是我们说的PS）是多么脍炙人口，而如果你关注过Adobe技术，那可能知道他们曾经发布过一个关于反PS的人工智能的技术论文。一人客不由感叹：果然，大佬就是大佬，狠起来连自己都打。先研发图像处理软件，让大家P图，之后又推出反P技术，让大家侦察图片是否被PS处理过。

而现在，这个小领域的AI技术再一次进化。不过这次是华为诺亚实验室与复旦大学联合发表的论文，其中提出了FM2u-Net，侧重于妆容不变性的问题。用我们普通人能听懂的大白话就是，现在的人工智能，不仅能识别出图片是否被P过，而且还能识别自拍照人像图里的小姐姐是否化妆，它能立马把小姐姐美美的化妆自拍照还原成小姐姐素颜的样子，再化妆，当然不在话下咯。

好家伙，人工智能终于又一次把触角从数字世界伸到了现实世界。这是全球计算机视觉顶级会议CVPR2020的一个论文报道。而此次可以一键卸妆的被戏称卸妆水的FM2u-Net，重点面对妆容迁移不变性模型所要面临的首要问题，为了能让任何给定的化妆图像呈现非化妆的面部图像，而且要保留面部特征。

毕竟社会已经发展到现在了，周边的小姐姐都已经靠化妆来生存了，小视频里的小姐姐也已经不能看了。毕竟可能我们都知道，化妆前是如花，化妆后是鲜花。再加上美颜滤镜，就成了不食人间烟火圣洁无比的天山雪莲花了。

我们大家都知道，现在的化妆术是多么可怕。即便你没有女朋友，和一人客这只单身狗一样，你也一定知道身边的化妆女生，或者看过短视频里美妆号里的女生主播，一个满脸痘痘形容枯槁的黄脸婆怎么通过化妆变成一个逆天容颜的小姐姐的。所以FM2u-Net这个形态多分支网络，正是替天行道伸张正义，来完成这个“卸妆”工作的。

从宏观上它分为FM-Net和一个AttM-Net。前者是两个堆叠的自动编码器组成，通过循环一致的方式来对于化妆区域进行不变性转移，合成具有不同化妆信息的真实面容，进而合成逼真的化妆人脸图像。后者由一个全球分支和三个本地分支组成，将人脸图像进一步分解为四个独立分量，包括整体风格、左眼风格、右眼风格、嘴部风格，可以有效地捕捉互补的整体和细节信息。

总而言之，这个FM2u-Net可以产生更真实和准确的化妆迁移结果，不仅能“卸妆”，还能瞬间将素颜化上烟熏妆，能从自然风瞬间切换至典型风。图片篡改检测和妆容迁移方面的AI应用，不仅应用广泛，而且未来可期啊。