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

　　（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》。