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用英伟达StyleGAN生成老婆吧,他生成了一百多只明日香 | 开源代码

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量子位
发布2019-03-08 11:08:05
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发布2019-03-08 11:08:05
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文章被收录于专栏:量子位
栗子 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI
用二次元妹子数据培育的StyleGAN

对一只GAN来说,次元壁什么的,根本不存在吧。

你看英伟达的StyleGAN,本来是以生成逼真人脸闻名于世。

不过,自从官方把算法开了源,拥有大胆想法的勇士们,便开始用自己的力量支配StyleGAN,顺道拯救世界。

以前,你的老婆可能是绫波丽,可能是真白,可能是漩涡鸣子 (误) 。

而今,推特名叫roadrunner01的程序猿,给StyleGAN喂食了大量二次元女子图像。

然后,AI生成了从萝莉、到乙女、到御姐的 (各种) 变换过程。里面的每一帧,都可以是你的选择:

发色和发型,眼睛里的神色,都在一刻不停地变化。

但任它千变万化,妹子依旧浑然天成。不论色彩,还是五官之间的配合,都有骄人的默契。

如果,你喜欢收到两颊泛红的讯号:

或者,你只喜欢清新的邻家少女:

还是,性别特征不够明显的幼女呢:

不管怎样,红瞳才是正义。

Reddit网友发出了很客观很中肯的赞叹:

注释:waifu=wife

相比之下,推特网友就更加直白一些:

要用怎样的数据集?

虽然,roadrunner01并没有透露,他的StyleGAN到底吃了怎样的数据集,我们只感受到美少女战士强大的基因;

我认得你的额头

不过,另有一位叫做gwern的程序猿,也用二次元数据训练了StyleGAN,并且公开过自己的数据集

鉴于他的训练成果同样秀色可餐:

来自gwern的StyleGAN

且这位程序猿的老婆是明日香:

来自gwern的StyleGAN

我们就来观察一下,这只AI到底吃过怎样的数据。

数据集名叫DANBOORU2018,包含超过330万张图,超过9970万个标签:

为了安全,只截取了比较安全的部分

不出所料,是个百无禁忌的StyleGAN了。

为何不出所料?回头再看roadrunner01的作品,也有许多妹子穿着十分客气,可以欣赏到曼妙的锁骨,甚至香肩:

来自roadrunner01的StyleGAN

想要数据集的同学,请使用文底的传送门。

另外,作为数据集的提供者,gwern友情回应了那位需要H漫的同学:

想要,就自己去训练啊。 我训练好的StyleGAN二次元模型,你也直接可以下载啊。

传送门见文底。

StyleGAN原理是什么?

数据集有了,就来看看StyleGAN是怎样工作的吧。

它之所以获得“GAN 2.0”的盛赞,就是因为生成器和普通的GAN不一样。

这里的生成器,是用风格迁移的思路重新发明的。

把B的风格,迁到A头上

向AI输入两张图,图A决定人物的年龄、性别、头发长度和姿势;图B决定一切其他因素:肤色、发色、衣服颜色等等。

这样一来,图B的画风,就可以自然地转移给图A。

更重要的是,StyleGAN可以从粗糙中等精细三种尺度上调节图像的生成:

上为粗糙,下为中等

粗糙尺度,是规模最大的调整,人脸的朝向、脸型和发型,都在这里调整;中间尺度,调整只会涉及脸部特征、发色发量了。

精细尺度

精细尺度,改变的是图像的配色,几乎不会给任务变脸了。

三者组合在一起,才有最终的生成效果。

不过,私以为配色才是最重要的:

你看,这些蓝妹子多可爱:

来自roadrunner01的StyleGAN

那么,StyleGAN算法已经开源了,330万张的数据集也有了。

想要生成老婆的话,可以开始训练了。

不想训练的话,用gwern训练好的模型直接生成也行啊。

来自roadrunner01的StyleGAN

悄悄告诉你,如果你不想生成老婆,却想生成猫片,可以直接用官方提供的预训练模型哟。

这是一群假猫,不是数据集

DANBOORU2018二次元妹子数据集: https://www.gwern.net/Danbooru2018

英伟达StyleGAN官方实现: https://github.com/NVlabs/stylegan

gwern训练好的二次元StyleGAN模型: https://drive.google.com/file/d/1z8N_-xZW9AU45rHYGj1_tDHkIkbnMW-R/view

StyleGAN论文传送门: https://arxiv.org/abs/1812.04948

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原始发表:2019-02-13,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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