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ネットのマーケティング

写真素材の黒人の顔だけを白人に挿げ替えることは問題か?

米パナソニックがネックスピーカー SoundSlayer の宣伝に使った画像について、人種問題を挙げているThe Verge の記事を読みました。

Panasonic neck speaker guy
Panasonic neck speaker ad

このビデオゲームでエキサイトしている白人男性の宣伝画像がGetty Images の「ビデオゲームをプレイする」画像を加工して作られたものではないかと。実際、EXIFデータにも「ピザを食べビールを飲みビデオゲームで遊ぶ若いアフリカ系アメリカ人」と合ったそうなのでそうだろうとは思います。

The Vergeで問題にしているのは、写真の加工が「宣伝したいネックスピーカーを付け加え」るだけでなく「顔を白人男性に差し替え」ているところです。首や手の肌についても顔と合わせるために変化させているのかもしれません。

twitter の反応では、元の黒人男性の顔の表情が宣伝の目的と合わなかったから挿げ替えをしたのであって、人種差別的な意味はないだろう、というものもあります。うまく合いそうな他の黒人男性の写真が見つからず、デザイナーがあるものでなんとかしようとしただけかもしれません。

記事ではマイクロソフトが2009年に会議の写真素材中の黒人男性を白人男性に差し替えて問題になった件(英ガーディアン)を類似の失敗例として挙げていて、そちらは確かに何でそんなことをしたのか、という差し替えなのですが、今回の件は差別の意図が有ったとは言えないのではないかと。意図の有無ではなくそう見る人がいるかどうかなのかもしれませんけど。

記事の記者からの連絡を受けた米パナソニックでは、今回の宣伝画像から人物を含む画像を削除したそうです。

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ネットのサービス

PhotoChrome – 言葉からカラーパレットを作ってくれるサービス

単語を入れると、単語に関連した色からカラーパレットを作るというサービスが PhotoChrome です。

入力した単語から Unsplash の API で単語に関連した無料利用可能な画像を検索します。

写真の中から抽出した色を取り出して5色のパレットを作る、これだけでもまあいいかと思いますが、サービスは単語に関連する多数の画像をごちゃごちゃに混ぜ合わせ(smash)、混ぜた画像から5色を取り、明度を明るい物から暗いものまで調整してカラーパレットを出してくれます。

混ぜたほうがぼんやりしたパレットになることも多いように思えますが。

色の選択に行き詰って、新しいヒントが欲しいときに使うといいかもしれません。

via FlowingData

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技術

AI生成の実在しない人物を角膜への反射光で判定する論文

GANによる存在しない架空の人物の画像生成、どうみても本物の顔写真と区別がつかないものもできるようになりましたが、そんな合成顔を見分けるための研究というのもされているようです。

こちらは両目の瞳孔に反射した光のパターンを左右で比べて、両目のパターンが大きく異なる場合はAIによる生成顔だと判定できるとした成果。

片目をつむっている顔は判定できないとか、両目から等しく光源が見えるような状況でなければ誤判定が起こるとか、制限もあるようです。それはそうかという感じ。また、免許証の写真ぐらいの解像度で紙に印刷されてしまえば、このような判定法は適用できなさそうにも思えます。

そしてもちろん、この研究は「今の」GAN生成顔を検出できるというものでしかなく、今後のAIによる顔画像生成は双眸の反射を考慮したものになっていくのでしょうね。

via TheNextWeb