变性、衰老、染发后长啥样?简易版StarGAN全知道 | 代码

安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI

半年前AI圈内红红火火的StarGAN模型有新实现出炉。

昨天,网友taki0112公布了一个简易版StarGAN TensorFlow实现,不到一天时间就在Reddit论坛上热度暴增到700。

因为实现的效果,看起来真的还不错:

女性头像上的实现效果

男性头像上的实现效果

仅仅给出一张原始头像,这个简易实现的GAN就能合成出染发、变性、衰老的模样。“性别和年龄的变化是微妙的,但结果相当不错。”网友Valiox评价。

本就是Star的StarGAN

StarGAN由高丽大学、韩国Clova AI研究院Yunjey Choi、Minje Choi等人在去年年底提出,在多领域的图像迁移学习研究中确实是个效果不错的明星。

论文截图

在图像翻译领域,无论是Pix2Pix还是CycleGAN都只能解决一对一的问题,即从一个领域到另一个领域的转换。

若要实现多领域的转换,则每个领域都需重新训练模型,而星型结构的StarGAN实现了同一生成网络学习多个域之间映射关系,高效解决多领域间图像转换问题。

左:传统迁移模型结构;右:StarGAN结构

StarGAN的转换效果非常逼真,输入一张头像,就能看到这个喜怒哀乐的样子。

StarGAN转换效果

你要的资料来了

关于这个简易版的TensorFlow具体实现,可在作者GitHub中查看:

https://github.com/taki0112/StarGAN-Tensorflow

此外,附StarGAN论文地址:

https://arxiv.org/pdf/1711.09020.pdf

论文原作的实现:

https://github.com/yunjey/StarGAN

预训练权重地址:

https://drive.google.com/open?id=1ezwtU1O_rxgNXgJaHcAynVX8KjMt0Ua-

作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者

原文发布于微信公众号 - 量子位(QbitAI)

原文发表时间:2018-06-13

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