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        萬物皆可JOJO:這個GAN直接讓馬斯克不做人啦
        時間:2021-12-26 16:14:10

        博雯 發自 凹非寺

        量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

        這下真的是萬物皆可JOJO化了!

        本來就神采飛揚的馬斯克,下一刻更是仿佛要直接“我不做人啦!”

        世界名畫蒙娜麗莎神秘優雅的微笑,似乎也變得JO灼了起來……

        再來個同一次元的……團長你在做什么啊團長!

        而上面這些效果只要打開網頁Demo,點擊上傳任意本地圖片就能實現。

        這就一下子引來了大批網友的圍觀,不僅推特熱度800+,在線試玩的抱抱臉(Hugging Face)還排起了隊,一張照片最多要等四五分鐘。

        還不僅JOJO一種風格,還有迪士尼風、英雄聯盟風……輸入任意一種風格的圖像,都可以將這種風格快速應用到新的圖片上:

        看這楚楚可憐的卡姿蘭大眼睛,以及天真無邪的公主笑,我只想說……老馬,快收了神通吧!

        在線JO化任意人像

        看了上面的演示,是不是自己也想整一個JO化臉?

        我們用開發者提供的Hugging Face和Colab來試一下。

        首先是在線網頁版的Hugging Face,點擊左邊框中空白處就能把任意本地照片丟進去:

        再點Submit,等個十幾秒……站在你面前的不是別人,而是ko no肌肉金輪大司馬噠!

        這個方法點開鏈接就能即傳即玩。不過雖然簡單快捷,但偶爾還是要排隊等個幾分鐘:

        所以強烈安利colab版本,向test_input文件夾中導入任意圖像,比如我們這里放入一張冰冰,然后點擊運行:

        再繼續運行下面的生成模塊:

        把我的冰冰女神JOJO化,這也在你的算計之中嗎GAN !

        而且,colab中還提供了另一種玩法:導入一張任意風格的圖片,自己制作一個XX風格生成器。

        嗯……這不得整一個提瓦特大陸版的馬斯克?

        上傳一張老馬的正經圖:

        再在style_images文件夾中上傳一張原神風格的人像:

        (上傳偏二次元風格的圖像可能會出現“找不到人臉”的情況,需要多試幾張圖)

        然后進行微調,等待幾分鐘,再點運行:

        這個堅毅的眼神,再配上原圖里老馬的那個遠眺抱胸的姿勢,感覺下一秒就能來句天動萬象了!

        通過GAN反轉獲取近似風格

        那么,這種方法到底是怎么做到只參考一張圖片,就能完美學習其美術風格,再將其運用到其他圖像上呢?

        我們一起來看看這個叫做JoJoGan的模型。

        它主要是通過GAN反轉(inversion)來獲取近似風格的,主要工作流程分四步:

        通過GAN將參考風格圖像反轉為近似的配對訓練數據,得到相應的風格化的代碼;

        根據風格化代碼生成真實的人臉圖像,并與參考風格圖像相匹配,形成成對的數據作為配對訓練集;

        基于這些成對的訓練數據,對StyleGAN進行微調;

        使用微調后的StyleGAN生成新的樣本。

        開發者表示,這一模型非常關注零監督下的風格細節,并且在不同風格中具有良好的通用性,能夠輕松泛化到其他風格的圖像上。

        從二次元到技術宅

        開發者Min Jin Chong也是我們的老熟人了,之前曾經搞過二次元老婆生成器:

        Min Jin Chong本人本科畢業于美國伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校(UIUC),后繼續留校讀博,主要研究領域為機器學習、計算機視覺和圖像生成。

        此前他曾在字節實習過3個月,現在與兩位同校學生一起創立了一個叫做Style Space的時尚購物應用,允許用戶在虛擬空間中試用和購買產品。

        而他的導師David Forsyth則是一位CV領域的大牛,曾與Jean Ponce著有計算機視覺經典教材《Computer Vision:A Modern Approach》:

        關鍵詞: 圖像 馬斯克 gan 風格 開發者 量子位 智能汽車 老馬 生成器

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