只要稍微動點手腳，就會給AI模型的魯棒性帶來挑戰。

在AI眼裡，下面這兩張圖片可能毫無關聯：

現在，Facebook AI開源了用於數據增強的新Python庫—— AugLy。

它支持音頻、圖像、視頻和文本4種模態，提供了超過100種數據增強功能，可以對輸入內容進行多種處理。

比如，改變文字的大小寫、字體、編碼方式，給文本添加標點、調整字母位置、模擬錯別字。

以及裁剪、旋轉圖片，給圖片加文字、增加飽和度、增加亮度、改變清晰度等等……

這一項目已經獲得1.8k顆星，並且登上了GitHub熱榜。

讓AI識別“截屏轉發”

AugLy的目的是涵蓋現實網絡中具體的數據增強，用來創建樣本，從而訓練和測試模型。

根據Facebook和Instagram等平台上的生活圖像和視頻，AugLy在統一的庫和API下轉換項目的所有數據，提供了超過100種數據增強方式。

其中包括4個子庫，分別對應音頻、圖像、視頻和文本4種模態。

這些子庫包括基於函數和類的變換、組合，並且可以選擇所應用的元數據及其強度。

以圖片處理為例，AugLy可以對圖片進行裁剪、旋轉、添加噪聲、模糊處理、灰度處理等。

就像這樣：

或者圖片或視頻上疊加文字和emojis：

除了包含許多通用的增強功能，AugLy更大的特點在於——提供“互聯網用戶”類型的數據增強方式。

比如，把圖片轉換成屏幕截圖的樣式，更加符合生活中常見的樣子。

使用AugLy數據增強訓練AI模型，這些內容相同而形式不同的信息，能幫助模型提高魯棒性。

在復制檢測、言論檢測或版權侵權等工作中，訓練後AI可以對用戶上傳的內容，進行更精確的識別。

此外，AugLy已經被用於Deepfake檢測挑戰賽，用來評估模型的魯棒性。

網友熱議

這個新的Python庫也受到了網友們的關注，在Reddit上獲得了350+贊。

有網友提出疑問：文本模塊只支持英語嗎？

一位熱心網友表示：

看起來文本模塊在很大程度上是對nlpaug的一種包裝，因此AugLy支持其他語言，只需修改幾個參數。

也有網友提出，為什麼不直接把它加到pytorch裡？

對此，有人回復道：

這樣在安裝的時候會很慢，有需要的的人單獨安裝就可以了，沒必要讓pytorch那麼臃腫。

AugLy要求Python 3.6以上版本，通過pip安裝，但是在虛擬環境和系統環境中，還需要用conda和sudo apt-get命令單獨安裝python-magic。

比較遺憾的是，AugLy目前不支持輸入批量圖像，不過開發人員表示，以後將會完善這一功能。