<kbd id="afajh"><form id="afajh"></form></kbd>
<strong id="afajh"><dl id="afajh"></dl></strong>
    <del id="afajh"><form id="afajh"></form></del>
        1. <th id="afajh"><progress id="afajh"></progress></th>
          <b id="afajh"><abbr id="afajh"></abbr></b>
          <th id="afajh"><progress id="afajh"></progress></th>

          這個GAN生成的“假發(fā)”太逼真!代碼鏈接已公開

          共 3799字,需瀏覽 8分鐘

           ·

          2021-06-19 17:40

          點擊下方AI算法與圖像處理”,關(guān)注一下

          重磅干貨,第一時間送達(dá)

          來源:GitHub 新智元
          編輯:小勻
          【導(dǎo)讀】Tony老師不能給你的,GAN給你!這個名為Barbershop的技術(shù)能幫你嘗試不同的發(fā)型和發(fā)色。重點是:新發(fā)型與您的頭完美融合,完 全 沒 有 生 硬 感!

          理發(fā)總是差強(qiáng)人意?

          醒醒吧!有些發(fā)型不適合你!


          如果能在理發(fā)前,把這幾個發(fā)型「試用」就好了。


          Tony老師無法給你的,GAN給你。

          最近,一個基于GAN的項目Barbershop火了!它不僅可以改變你的頭發(fā)風(fēng)格,還可以從多個圖像實例中改變顏色。


          重要的是,不同于一般的換頭發(fā)AI,這次的效果讓你的臉與新頭發(fā)完美融合。

          一頭逼真的「假發(fā)」:發(fā)型、顏色任你選

          把這三樣?xùn)|西交給算法,你就能看到自己的發(fā)型合不合適。

          1 自己的照片;

          2 一張你想擁有的發(fā)型的人的照片;

          3 另一張你想嘗試的頭發(fā)顏色的照片(或同一張)

          例如,我的原生發(fā)型是這樣的:


          來試驗一下別樣的發(fā)型:


          ??換個直發(fā)試試??
          ?
          ?
          顏色太顯老?換一個試試!??

          ?
          怎么樣是不是新發(fā)型與您的頭完美融合?再也沒有生硬感?

          為了確定這個項目符合大眾審美,作者還對396名參與者進(jìn)行了用戶研究。答案是:GAN給出的解決方案在95%的情況下都是他們首選的!

          量化結(jié)果

          這是如何做到的?

          去掉生硬感!在GAN中加入對齊(alignment)步驟

          GAN架構(gòu)可以學(xué)習(xí)將一個圖像的特定特征或風(fēng)格移植到另一個圖像上。雖然它并不是一項新技術(shù)了,但是關(guān)于它的應(yīng)用一種充滿新鮮勁兒。

          但也有一些細(xì)節(jié)給GAN的應(yīng)用帶來挑戰(zhàn),譬如:光線的差異帶來了遮擋,在兩張照片中的頭部可能會出現(xiàn)不同,會帶來生硬感


          通常情況下,這些使用GANs的技術(shù)會試圖對圖片信息進(jìn)行編碼,并在此編碼中明確識別與頭發(fā)屬性相關(guān)的區(qū)域來切換它們。只有當(dāng)兩張照片的拍攝條件類似時,這種換頭發(fā)的效果才會很好——不過,這很難。

          因此,作者不得不想點辦法。

          首先,將換頭發(fā)分為兩個層級:結(jié)構(gòu)(structure)和外觀(appearance)。

          結(jié)構(gòu)是指頭發(fā)的幾何形狀——卷曲的、波浪的還是直的。外觀指的是深度編碼的信息,包括頭發(fā)顏色、紋理和照明。


          這里的目標(biāo)是將特定圖片的發(fā)型和顏色移植到自己的圖片上,同時按照圖片的光照和屬性改變結(jié)果,使其一次就能達(dá)到令人信服的真實效果,減少步驟和錯誤來源。


          StyleGAN2架構(gòu)

          為了實現(xiàn)這一目標(biāo),作者在GANs中增加了一個缺失但必不可少的對齊(alignment)步驟。

          事實上,它不是簡單地對圖像進(jìn)行編碼和合并,而是按照不同的分割掩碼稍微改變編碼,使兩幅圖像的潛伏代碼更加相似。正如前面提到的,它們都可以編輯頭發(fā)的結(jié)構(gòu)和風(fēng)格或外觀。


          我們知道,GANs使用卷積對信息進(jìn)行編碼。這意味著它使用卷積核來降低每一層的信息規(guī)模,并使其越來越小,從而迭代地去除空間細(xì)節(jié),同時對所產(chǎn)生的輸出的一般信息給予越來越多的價值。

          這些信息是從不同的圖像中提取的,但現(xiàn)在,如何合并這些信息,才使結(jié)果看起來逼真些呢?

          流程示意圖

          這是用圖像的分割圖完成的。更準(zhǔn)確地說,是在我們的目標(biāo)和參考圖像的對齊版本的基礎(chǔ)上,生成這個想要的新圖像。參考圖像是我們自己的圖像,而目標(biāo)圖像是我們想要應(yīng)用的發(fā)型。這些分割圖告訴我們圖像包含什么以及它在哪里,頭發(fā)、皮膚、眼睛、鼻子等。

          分割圖

          利用這些來自不同圖像的信息,他們可以在將圖像發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行編碼之前,使用基于StyleGAN2的改良架構(gòu),按照目標(biāo)圖像結(jié)構(gòu)對齊。

          然后,對于外觀和光照問題,他們從目標(biāo)圖像和參考圖像中找到這些外觀編碼的適當(dāng)混合比例,用于相同的分割區(qū)域,使其看起來盡可能的真實。

          對比一下就知道效果:左是沒有對齊的結(jié)果,右是本文的方法。


          是不是順眼很多?

          當(dāng)然,這個過程有點復(fù)雜,具體細(xì)節(jié)都可以在論文中找到。

          但請注意,就像大多數(shù)GANs的實現(xiàn)一樣,他們的架構(gòu)需要被訓(xùn)練。在這里,他們使用了一個在FFHQ數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的StyleGAN2基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)。然后,由于他們做了許多修改,正如剛才討論的,他們用198對圖像作為發(fā)型轉(zhuǎn)移的例子,第二次訓(xùn)練他們修改后的StleGAN2網(wǎng)絡(luò),以優(yōu)化模型外觀混合比例和結(jié)構(gòu)編碼。

          Fail examples.

          具體細(xì)節(jié)參見:


          GitHub地址:https://github.com/ZPdesu/Barbershop

          論文:https://arxiv.org/pdf/2106.01505.pdf

          參考鏈接:
          https://pub.towardsai.net/barbershop-try-different-hairstyles-and-hair-colors-from-pictures-gans-e5138a8ee5f4

               
          個人微信(如果沒有備注不拉群!
          請注明:地區(qū)+學(xué)校/企業(yè)+研究方向+昵稱



          下載1:何愷明頂會分享


          AI算法與圖像處理」公眾號后臺回復(fù):何愷明,即可下載。總共有6份PDF,涉及 ResNet、Mask RCNN等經(jīng)典工作的總結(jié)分析


          下載2:終身受益的編程指南:Google編程風(fēng)格指南


          AI算法與圖像處理」公眾號后臺回復(fù):c++,即可下載。歷經(jīng)十年考驗,最權(quán)威的編程規(guī)范!



             
          下載3 CVPR2021

          AI算法與圖像處公眾號后臺回復(fù):CVPR即可下載1467篇CVPR 2020論文 和 CVPR 2021 最新論文

          點亮 ,告訴大家你也在看


          瀏覽 43
          點贊
          評論
          收藏
          分享

          手機(jī)掃一掃分享

          分享
          舉報
          評論
          圖片
          表情
          推薦
          點贊
          評論
          收藏
          分享

          手機(jī)掃一掃分享

          分享
          舉報
          <kbd id="afajh"><form id="afajh"></form></kbd>
          <strong id="afajh"><dl id="afajh"></dl></strong>
            <del id="afajh"><form id="afajh"></form></del>
                1. <th id="afajh"><progress id="afajh"></progress></th>
                  <b id="afajh"><abbr id="afajh"></abbr></b>
                  <th id="afajh"><progress id="afajh"></progress></th>
                  无码三级av | 精品欧美性爱 | 三级视频网站 | 欧美A片免费 | 婷婷激情综合 |