早在去年10月，IEEE Spectrum就已報導過“借助AI將古代手繪地圖轉換成衛星圖風格”的相關研究。可知一方面，基於深度學習的Deepfake偽造技術引發了極大的爭議。但另一方面，這項技術也能夠在諸多領域產生更加積極的反饋。據悉，由華盛頓大學地理學助理教授Bo Zhao帶領的這項研究表明，Deepfake AI也能夠用於衛星圖像的處理，從而生成“真實得有點過了頭”的城市地圖。

（來自：University of Washington / Bo Zhao）

事實上，這項研究並不致力於渲染聳人聽聞的氣氛，而將重點放在了與Deepfake 不太一樣的“樣式轉換”技術上。

研究團隊在西雅圖、塔科馬和北京這三座各具特徵的城市衛星圖像基礎上，對機器學習系統展開了有針對性的訓練。

其中西雅圖地區的綠化帶要比街道要壯闊得多，而北京的色彩相對單調，且較高的建築物有在衛星圖像中投下了長長的深色陰影。

接著，機器學習系統會將其了解的街道地圖詳情（來自谷歌或蘋果地區數據庫）與衛星視圖的細節相關聯，最後生成可以假亂真的城市細節。

上圖示例將北京地區的視覺模式套用到了真實的塔科馬社區地圖上

不過仔細檢查後，你會發現AI 偽造的地圖看起來不如真實的衛星圖那樣清晰，且可能存在邏輯上的不一致之處。

比如即便西雅圖和背景的圖像能夠一目了然，但AI 生成的圖像還是會讓某些道路走向死胡同。

至於這項技術的潛在應用，研究人員稱可用於模擬某些無法獲得衛星地圖的區域、研究預期的城市擴建或區域變化等。

此外如果無需精巧模擬另一個地方，也可讓AI 面向同一城市的人口稠密/ 寬敞街道區域展開有針對性的訓練。

資料圖（來自：IEEE Spectrum）

有關這項研究的詳情，可查閱近日出版的《地圖與地理信息科學》（Cartography and Geographic Information Science）期刊。

原標題為《Deep fake geography? When geospatial data encounter Artificial Intelligence》。