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filecoin招商(www.ipfs8.vip):字节AI实习生的GAN撩到图灵奖大神,我用了用效果画风竟鬼畜起来_免费足球推介

admin2021-08-02100

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梦晨 鱼羊 发自 凹非寺

量子位 报道 | 民众号 QbitAI

这样的于和伟先生,照样你熟悉的谁人“接着奏乐接着舞”的feel吗?

而若是容嬷嬷也进入到这个次元,画风竟然……

啊,是世外高人的感受没错了,容嬷嬷不愧是童年真神!

那若是把互联网大佬们酿成这样的画风,又会是怎样一种排场?

先看看雷军,端的是剑眉星目, *** 倜傥。

再看BAT的三位大佬……

好家伙,感受可以直接看图写作,去橙光游戏整一个《互联网风云录之三雄争霸》了。

(万字腹稿已就位……)

连歪果仁,也能被这个次元统一画风。

看图灵奖得主、深度学习三巨头,Bengio狷狂,Hinton坚贞,LeCun冷傲,绝世能手的feel直接拉满,随时可以西岳论剑走一波。

△Hinton大佬小说男主脸实锤

连LeCun本人看了,都忍不住转发:

想必你也看出来了,这确实又是GAN的杰作。

不外这个来自字节跳动的GAN届新秀,可不止是能当橙光游戏立绘带师。

卡透风:

油画风:

甚至是特朗普风……

只要男女各100张照片作为训练样本,让AgileGAN看上1个小时,它就都能信手拈来。

纵然照片上的人戴了口罩,也能把脸补全:

还会自动把帽子转换成头发。戴的帽子越多头发就越密,若是戴5层帽子,就是这样了:

甚至还能开发出一些鬼畜玩法,好比把天生的图像再喂回去……

△LeCun变玉人

而培育出这么一个文能绘图、武能鬼畜的GAN的,是字节跳动和南洋理工大学。一作宋果鲜,现在在字节跳动担任研究实习生。

而且,AgileGAN的相关论文已经入选SIGGRAPH 2021。

只需100对样本训练1小时

之以是命名为AgileGAN (迅速GAN),是由于它在一块V100上训练时间只需要1小时,训练数据集也只需要也许100对样本(男女各100张)。

这么强,怎么做到的?

要知道气概迁徙的一浩劫点,就是如照片到卡通这种面部几何形状转变较大的迁徙。

若是过于强调保留几何形状特征,会造成不相符审美的扭曲与瑕疵。

然则保留的少了迁徙完就和输入的照片不像了。

△以前的算法不是脸发绿就是五官扭曲

这是由于,气概迁徙算法如StyleGAN2,通把照片的特征编码成向量,逆映射(Inversion Mapping)到隐空间 (Latent Space)。

在此基础上对向量举行变换,再映射回图像,就能发生加减岁数,转换性其余效果。

△图源 GAN Inversion: A Survey

然则AgileGAN团队发现,像StyleGAN2那样寻找最佳的隐空间映射是行不通的,由于适用于真实照片的映射并纷歧定适用于其他气概。

AgileGAN以StyleGAN2为基础举行改善,解决设施分为两部门。

第一个是层级变分自编码器 (hierarchical Variational Eutoencoder,简称hVaE)。

在确保映射隐空间漫衍相符原始高斯漫衍的同时,将原来的一个隐空间分成差异分辨率的多个隐空间,可以更好地编码图像中差异条理的细节。

第二个是从StyleGAN2的预训练权重最先,重新微调出一个属性感知的天生器。

包罗差异属性(如性别、岁数)的多个天生路径和多个判别器,以更好地实现依赖属性的气概迁徙。

StyleGAN2天生器和属性感知的天生器这两个训练阶段是自力执行的,可以并行训练。

这样脱离操作不仅削减了需要的训练数据集巨细,还使气概迁徙拥有更大的天真性。

不外使用小数据集时判别器容易过拟合。解决设施是加入一个早期住手战略,一旦气概化效果到达预期,就住手训练。

这还没完,若是用上一阶运动手艺(First Order Motion),AgileGAN还可以完成视频的气概迁徙。

字节跳动实习生一作

另外,AgileGAN照样个“实习生作品”,成型于一作宋果鲜在字节跳动实习时代。

宋果鲜,本科结业于中科大数学专业,现在正在南洋理工大学攻读盘算机科学博士学位。同时,他也是字节跳动美国AI实验室的实习生。

他的研究偏向主要是盘算机视觉和盘算机图形学,包罗基于图像的3D人脸重修/剖析、VR/AR应用等等。

以是,在AgileGAN眼里,宋同砚又是什么样的呢?

发量和发质,真的很优异了。

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网友评论

2条评论
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    • 2021-07-30 09:42:42

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