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谷歌程序员自制秃头生成器:一键get张东升同款发型,今天你脱发了吗?

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机器之心
发布2020-07-09 15:00:00
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发布2020-07-09 15:00:00
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文章被收录于专栏:机器之心机器之心

机器之心报道

参与:蛋酱、泽南

头可断,发型不能乱。

最近有一个男人的名字实在太火了,他叫「张东升」;比他本人更出名的,是他突然摘下假发后露出的发际线。

在看完《隐秘的角落》以后,你会不会突然脑洞大开,思考秃顶后的自己是什么样子呢?

结果就是这么巧,几天前,一位 UP 主隆重推出了自制的秃头生成器,不管你现在有多年轻,头发有多么浓密,这个生成器都能让你一眼望穿二十年后的自己。

众所周知,目前机器学习领域大部分的图片生成工具都是基于 GAN(生成对抗网络)来实现的。英伟达在 2018 年推出了 StyleGAN 之后,AI 生成的人脸已经极其逼真,很难用肉眼来分辨。随后,英伟达也开源了 StyleGAN 的代码,从此,越来越多的假脸就这样被创造了出来,并且发型、皮肤、五官等特征都可以随心变化。

不掏一分钱,也不用出门,在家编程就能实现自己秃顶的梦想。这可不就是程序员们常说的「代码改变世界」?

直到看见了生成结果,这发际线后移的速度太过恐怖:

望着秃头的自己,一瞬间,心就凉了:

虽然也知道自己终将会有这么一天,但还是想逃避:

发量日渐稀疏的程序员看完之后表示:「技术不错,但有被冒犯到。」

详细教程

即使这样你也要尝试?UP 主暂时没有分享出全部代码,但你也可以如法炮制,预知一下自己未来秃头后的颜值(误)。

MarsLUL 提到,该生成器的思路和代码大部分来源于一篇 Medium 教程《Hairstyle Transfer — Semantic Editing GAN Latent Code》。

教程地址;https://medium.com/swlh/hairstyle-transfer-semantic-editing-gan-latent-code-b3a6ccf91e82

这里借用了汤晓鸥、周博磊等人在论文《Interpreting the Latent Space of GANs for Semantic Face Editing》提出的「InterfaceGAN」。

第一步:潜码估计

首先,我们将输入图像发送到预训练的残差网络中,以便在 StyleGAN 中进行初始潜码估计。然后把这个估计值发送给生成器,这让我们对原始输入图像有一个初步的猜测。对此图像我们可以将预训练的图像分类器应用于特征提取。同时,我们将对输入图像也进行同样的特征提取。

然后在特征空间中,我们执行梯度下降,将特征向量的 L2 损失最小化并更新潜码估计(红色箭头部分)。

现在,我们就可以在 StyleGAN 潜在空间内查找任何图像。

带边界语义编辑

在进行编辑之前,我们需要寻找可以在潜在空间中分离二元属性的特定边界。每个边界对应一个头发属性。比如:

  • 发型:波浪 / 直发、刘海;
  • 颜色:黑色 / 棕色 / 金色 / 灰色;
  • 发际线:后退发际线;
  • 面部毛发:胡子、鬓角。

但是如何找到边界?首先要做潜在空间分离,

最终使用 10 个分别于属性匹配的分类器来生成 2 万个潜码和 score pairs。我们在头发属性上训练独立线性 SVM,然后在验证集上进行评估,最终准确性可以达到 80%。

把它们放在一起,对于每个输入图像,我们先在 StyleGAN 潜在空间中找到其特定位置,然后将其按照特定方向移动,以进行语义编辑。

我们对每个属性使用线性超平面,将其法线向量作为输出面相对于目标属性连续变化的方向。例如在上图中,我们在 StyleGAN 空间中找到了年轻的莱昂纳多 · 迪卡普里奥的图像隐代码,绘制了与刘海超平面正交的方向,将隐代码的位置沿该方向移动。这样我们就可以创建不同刘海状态的,迪卡普里奥的图片了。

最后,说到条件边界(Conditional Boundary),它也在 InterfaceGAN 中被引入。通常,许多属性会相互耦合,比如发际线与人的年龄相关,长发更多出现在女性照片中,胡须仅出现在男性面部。但是把不同属性区分开非常重要。

作者介绍

MarsLUL 本科毕业于同济大学土木工程系,是一名头发很多的年轻人。

2015 年,他进入 UC Irvine 开始学习计算机知识,后来成为一名程序员,并进入谷歌工作。

在以往的视频作品中,他也分享了自己转专业和求职的诸多经验。

首先就是,转行计算机一定要以兴趣为先,不能单纯因为「待遇好」、「容易找工作」等因素,就扎进一个自己并不喜欢的专业,如此是得不偿失的。

但如果决定了,下一步就是怎样在最短的时间内掌握一门学科的知识体系。

他会将一门学科分为三条路线进行学习:基础知识、专业知识和兴趣知识。

基础知识相当于建筑的地基,也是另外两条路线的先决条件,比如计算机专业的基础知识就是算法、数据结构、操作系统等等。这些知识都可以在 Coursera 等课程网站上获得。

然后是专业知识,在没有从业经验的时候,你可以尝试参加一些培训项目(比如 Udemy),来了解在真正的工作岗位上,一个程序员到底需要掌握什么技能。

另外一方面,可以通过读书和专业知识的论坛,进行兴趣知识的补充。比如 Hacker News,简直是程序员摄取相关知识的福地。书籍方面,MarsLUL 推荐了《免费的编程中文书籍索引》这个 GitHub 项目,分门别类地整理了多本书籍资源,学习者可以根据自己的兴趣来挑选。

项目地址:https://github.com/justjavac/free-programming-books-zh_CN

在另一期视频中,MarsLUL 也细致地分享了作为一名转专业人员,如何闯过简历这一关。

最后的最后,关于制作秃头生成器的初衷,UP 主也说了:「其实是为了告诉大家熬夜的危害,为了自己的头发,能早点睡就早点睡吧。」

编程不易,且编且珍惜。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2020-07-04,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 机器之心 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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