這個CVPR 2021開源項(xiàng)目，能帶你遨游宇宙！

在神舟十二號平穩(wěn)落地的那一瞬

你是否像小編一樣熱血沸騰？

你是否也想像航天員一樣遨游太空？

機(jī)會來了！！

趕緊掃碼Star?上車??！

快跟隨小編開啟宇宙浪漫一日游吧(☆?☆)

LapStyle 技術(shù)原理大揭秘

上面這項(xiàng) AI 能力來源于飛槳生成對抗網(wǎng)絡(luò)開發(fā)套件 PaddleGAN，現(xiàn)在讓我們來揭秘其背后應(yīng)用的 LapStyle 風(fēng)格遷移算法，它由百度視覺團(tuán)隊(duì)所研發(fā)，是一種基于拉普拉斯金字塔的高質(zhì)量風(fēng)格化方法，不僅兼顧風(fēng)格遷移的質(zhì)量和速度，還能靈活訓(xùn)練各類風(fēng)格！

LapStyle 核心思想是在低分辨率下遷移復(fù)雜紋理，再在高分辨率下對紋理的細(xì)節(jié)進(jìn)行修正，進(jìn)而能夠漸漸地生成復(fù)雜的紋理遷移效果，實(shí)現(xiàn)在 512 分辨率下達(dá)到 100fps 的速度！?。〔煌谝酝纳疃葘W(xué)習(xí)風(fēng)格化，兼顧質(zhì)量和速度，是一種能夠生成高質(zhì)量風(fēng)格化圖的快速前饋風(fēng)格化網(wǎng)絡(luò)?(?? ?)?

LapStyle 網(wǎng)絡(luò)整體框架如下所示，分為三步實(shí)現(xiàn)：

1.    Drafting Network 生成同分辨率的風(fēng)格化結(jié)果

2.    Revision Network 生成帶有高分辨率風(fēng)格化細(xì)節(jié)的殘差圖

3.    通過聚合低分辨率風(fēng)格化結(jié)果和高分辨率殘差圖得到最終結(jié)果

 

其中，Drafting Network 采用 Unet + 多尺度 AdaIN 的結(jié)構(gòu)，核心目標(biāo)是在低分辨率下遷移復(fù)雜紋理的雛形。

RevisionNetwork 采用簡單的 encoder-decoder 結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步提升網(wǎng)絡(luò)對復(fù)雜紋理的遷移能力，同時在訓(xùn)練中添加了一個 Pixel-Discriminator 判別器實(shí)現(xiàn)對抗性學(xué)習(xí)。

總結(jié)一下，LapStyle 可將復(fù)雜風(fēng)格的遷移拆分為低分辨率下的初步遷移和高分辨率下的修正過程，實(shí)現(xiàn)風(fēng)格化質(zhì)量和速度的有效提升！

PaddleGAN AI 能力大賞 (づ?????) づ

除了宇宙漫游 --LapStyle 風(fēng)格遷移，PaddleGAN 還開源了許多厲害的 AI 能力?。?！

包括人臉融合、人臉表情遷移、語音轉(zhuǎn)唇形（聲音對口型）、視頻 / 照片修復(fù)（上色、超分、插幀）、人臉動漫化、照片動漫化、圖像生成等十余種能力，令人大開眼界！

等不及想上手體驗(yàn)？還不快去項(xiàng)目首頁一鍵運(yùn)行?。?！

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/README_cn.md

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