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          草圖 -->> 現(xiàn)實人臉,可以多草?

          共 2255字,需瀏覽 5分鐘

           ·

          2021-04-24 22:08

          點擊上方機器學習與生成對抗網(wǎng)絡”,關注星標

          獲取有趣、好玩的前沿干貨!

          來源:公眾號 量子位 授權


          畫畫手殘,也想搞出一個逼真人像?

          這個可以有。

          油管(Youtube)上的一位小哥,就用一個簡單的小程序辦到了!

          效果還不錯!分辨率和逼真度應有盡有。

          你要知道,草圖可是這樣的……

          見鬼了。

          畫畫手殘黨的AI人臉生成作品

          第一組的首戰(zhàn)告捷,小哥決定換個性別看看。

          OK,性別識別成功?,就是看起來有點“瘆人”。

          要怪就怪小哥的“靈魂”畫技吧……

          下一組——

          作者逐步畫臉、頭發(fā)、眼睛……讓大家看看AI是怎么一步步生成人像的。

          看起來,隨著細節(jié)的完善,人臉也被訓練得隨之豐富起來。

          接下來,腦洞大開的作者居然畫起三角形/芒果形/方形/梨形人臉……

          要玩壞了嗎?

          NO!

          管他什么臉型還是歪耳朵斜眼睛,都成功了。結果還算滿意,有一張顏值居然還可以。

          那,畫個鳴人看看?

          現(xiàn)實世界里的鳴人會長什么樣子呢?

          救命!???。?!

          ……

          后面小哥又整了兩組:

          Minecraft中Steve的AI人像:還原了方方的頭發(fā)

          動畫片角色Rick Sanchez的AI人像: 神似邁克爾·杰克遜?

          有沒有發(fā)現(xiàn)AI居然能夠基本呈現(xiàn)相應原人物的皺紋和膚色,再加上上面鳴人AI的頭像也“歪打正著”的黃頭發(fā)。

          這么神奇?

          但作者調(diào)侃:是魔法……

          靈感來自一篇論文

          這個想法的提出和程序的實現(xiàn)者是一位網(wǎng)名叫做“Stochastic Machine”(隨機機?)的小哥。

          靈感來自一篇論文——
          《Encoding in Style: a StyleGAN Encoder for Image-to-Image Translation》

          這篇論文講技術人員如何在styleGAN頂層訓練了一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡來學習將源圖像映射到styleGAN模型的輸入,最終輸出高質(zhì)量的目標圖像。

          其中有三個有趣的實例。

          1、將側著的人臉輸出為相應的正臉(Face Frontalization)

          2、將一個糊了的人臉生成為一張高分辨率的人臉(Super Resolution)

          但是還原的最接近長相不止一種。

          3、和pix2pix非常相似的條件圖像合成(Conditional Image Synthesis)

          編碼器輸入一張手繪或face mask,就能生成一系列高清真人頭像!

          pix2pix是在GAN的基礎上設計出的一個算法,完成成對的圖像轉換,可以得到比較清晰的結果。

          GAN(Generative Adversarial Networks),生成式對抗網(wǎng)絡,是一種深度學習模型,是近年來復雜分布上無監(jiān)督學習最具前景的方法之一。

          小哥對最后一個效果表示非常贊許和感興趣。并轉念一想:

          也許我可以做個簡單的程序來實現(xiàn)信手涂鴉一鍵生成高逼真AI人臉。

          說干就干,小哥先前就搞了一個基于pix2pix技術的草圖生成人臉程序。

          無奈效果相去甚遠——根本不是人!

          現(xiàn)在他將原代碼結合這篇論文的技術,做成了這樣一個簡單的應用程序。不管你的畫功有多爛,都能生成一張像模像樣的高逼真AI人臉。

          AI人臉生成技術:從模糊到難辨真假

          一開始,很多AI人臉生成作品(技術基于GAN)只能勉強模仿出一個人類的臉的大概樣子,但是多少都有點“糊”(lack quanlity)。

          且不說有的生成的還只是黑白的人像。

          2019年,StyleGAN的出現(xiàn)讓AI圖像生成技術邁出了超一大步!

          該技術生成的人像終于能夠逼真到“如果我不說,你就根本猜不出來我是AI”了!

          StyleGAN是基于GAN開發(fā)的模型。

          StyleGAN中的“Style”是指人臉的各種屬性,包括臉型、發(fā)型等,還有人臉膚色、是否有皺紋等細節(jié)。不同的“畫法”,可以精確控制人臉不同的“style”。

          上面“隨機機”小哥用到的StyleGAN2是對StyleGAN的改進。

          基于這項技術的人臉生成應用數(shù)不勝數(shù),這位小哥的最大不同就是不需要你按著底圖臨摹加工,也不需要你有多好的畫畫技術,多“靈魂”都能給你生成相應的高逼真人像!

          不過有人表示小哥這個程序生成的肖像大多具有印度(次大陸)常見的人臉特征。

          當然,小哥說這都是在相應的數(shù)據(jù)集(CelebA-HQ)上訓練的結果。

          參考鏈接:

          [1]https://www.youtube.com/watch?v=oRRtSYxGf6w
          [2]https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/mpf6qd/using_stylegan2ada_and_pixel2style2pixel_to_turn/
          [3]https://zhuanlan.zhihu.com/p/263554045


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