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