利用生成式 AI 模型探索人类身份

本文尝试通过间接方式利用神经网络来探索人类身份。为此，我们采用扩散模型——即将人类面部图像生成的前沿 AI 生成模型。通过将生成的人脸与人类身份关联，我们在扩散模型的面部图像生成过程与人类身份形成过程之间建立了对应关系。通过实验，我们观察到其外部输入的变化会导致生成人脸图像发生显著变化。基于这一对应关系，我们间接确认了人类身份在形成过程中对外部因素的依赖性。此外，我们引入了《人类身份的流动性》——一部表达人类身份受外部因素影响而呈现流动性质的视频作品。该视频可在 https://www.behance.net/gallery/219958453/Fluidity-of-Human-Identity? 查看。