草圖實(shí)時(shí)生成動(dòng)漫角色！太秀了
點(diǎn)擊下方“AI算法與圖像處理”，一起進(jìn)步！
重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)
大家好，我是阿潘，上面的演示視頻來(lái)源推特上面的分享
原地址：https://twitter.com/t_takasaka/status/1477633104928178176
上面的技術(shù)大概是圖像翻譯的應(yīng)用（例如pix2pix、SPADE、CoCosNet等類似的算法）
以pix2pix為例，當(dāng)我們輸入訓(xùn)練集中不存在的輪廓圖時(shí)，得到以下：
圖片來(lái)源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38411618
但是從作者提供的demo來(lái)看，效果還是蠻好的
例如對(duì)于發(fā)型控制（劉海和紋理等調(diào)整），都有比較高質(zhì)量的生成效果：
以及對(duì)眼睛和嘴巴的張合控制（眼睛從小變換到大）：
很期待作者能夠開(kāi)源出來(lái)給大家一起玩耍
之前也分享過(guò)圖像翻譯的最新工作，ICCV 2021 上的一份非常驚艷的工作， DeepSim （代碼開(kāi)源哦）
這個(gè)算法太驚艷了！僅需一對(duì)訓(xùn)練樣本！ICCV2021 Oral
作者描述
嘗試從草圖實(shí)時(shí)自動(dòng)生成插圖。希望即使是從未畫過(guò)畫的人也能在短時(shí)間內(nèi)畫出質(zhì)量合理的插圖。
接下來(lái)，計(jì)劃添加一個(gè)參數(shù)滑塊，以便可以在繪制后更改樣式和形狀。
好的，今天的內(nèi)容就分享到這里，后續(xù)會(huì)繼續(xù)跟進(jìn)作者的項(xiàng)目，喜歡可以幫忙分享哈
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