专栏首页新智元谷歌Up主自制秃头生成器张东升躺枪,而这款生发GAN让你发际线前进一公里!

谷歌Up主自制秃头生成器张东升躺枪,而这款生发GAN让你发际线前进一公里!

新智元报道

来源:B站

编辑:白峰、雅新

【新智元导读】最近,国产悬疑剧《隐秘的角落》火爆全网,张东升的秃头形象深入人心,B站up主利用StyleGAN自制了一款秃头生成器,只需几行代码就能完成你的秃头梦想,但是如果你想摆脱中年秃顶的危机,GAN也可以做到!

Up主自制秃头生成器,一眼望穿20年后的你 现在网络上的p图软件往恶搞的路上走的越来越远...

想必最近看过《隐秘的角落》的小伙伴们对「张东升」这个人再熟悉不过了。而他洗完澡戴假发的样子成为了不少观众的心理阴影。

作为当代青年,发际线上移着实令我们堪忧。

你是否想象过自己秃头是什么样子吗?这不,最近一位Up博主为大家推出了一款自制秃头生成器,来感受一下这秃头的效果。

秃的有点突然... 这发际线后移的速度太过令人恐怖。

博主在视频中预演了一下自己秃顶的样子,一个翩翩少年立刻变成了中年大叔。

看到这儿,为了自己的头发,你还敢熬夜吗?

再来看看生发后的张东升,这个样子还有点像张杰。果然这头发还是能够体现一个人的重要气质。

谷歌offer很难搞?土木工程师「半路出家」传授独门武功

做出这款秃头生成器的MarsLUL ,本科毕业于同济大学土木工程系,如何自学完成计算机四年课程,成功入职谷歌的?

MarsLUL 还专门录制了一个视频,介绍自己的转行经验。转专业或转行计算机一定要以兴趣为先,如果自己不喜欢计算的内容,转过来很可能是个大坑,离自己期望的高薪工作越来越远。

说到学习方法,MarsLUL 认为首先要对这门课程的体系有个全局的了解。然后将课程的知识分为以下三个部分,基础知识、专业知识和兴趣知识。

MarsLUL 强调最重要的部分就是基础知识,比如计算机专业的三大基础套件,算法、数据结构、操作系统。

而专业知识更多的是技能型的,对工作很有用。最后是兴趣知识,自己感兴趣并且与专业相关的知识,这部分是提升自我的关键所在,毕竟兴趣是最好的老师。

最后,MarsLUL 还分享了个人的学习路径,强烈推荐了一个普林斯顿大学的算法课。想转行的同学,可以作为参考。

霸王不防脱?SC-FEGAN:让你的发际线前进一公里

很多同学表示,如果学完MarsLUL推荐的一堆课程,秃头生成器就不用了。

回过头来看这款秃头生成器,完成的也就是人脸编辑的工作。MarsLUL 提到,该生成器来源于一篇 medium 上的教程《Hairstyle Transfer — Semantic Editing GAN Latent Code》,如果你对秃头生成器感兴趣,可以去找GitHub上开源的StyleGan复现一下。

你可能会说这活Photoshop就能干,的确,强大的PS几乎可以处理日常所有的照片,但是对程序员来说,太不极客了,能用代码完成的工作我从来不动手。

如何跑跑代码就生出一头乌黑亮丽的秀发呢?当然可以用GAN来完成了,GAN的精髓就一个字,给我数据,干!

前面的那款GAN让张东升的发际线后移了一公里,今天我们就来介绍一款GAN把那些年遗失的头发给种回去!

这款植发器就是SC-FEGAN,它采用全卷积网络,使用SN-patchGAN判别器来修缮不和谐的边缘,可以进行端到端的训练,训练时不光使用了一般的GAN损失,还用了风格损失,所以图像补全和风格化都做的很好,即使在大面积缺失的情况下也可以完成人脸的编辑。

我们先来看下效果,SC-FEGAN对人脸,尤其是眼睛和头发的编辑最为出色,只需几笔就让你重返青春。

SC-FEGAN主要将眼睛和头发做了掩模处理。训练时,随机将一个眼睛或头发的掩模作为起点,表达被遮盖的部分。具体算法如下:

创新的数据预处理方法,是SC-FEGAN成功的最大功臣。

论文作者使用HED边缘检测器生成与用户输入相对应的草图。然后使用GFC对面部进行分割,用中间颜色表示分割部分,最后加上噪声表示作为输入,就得到了真实标准(上)和输入数据(下)。

然后通过下面的网络进行训练。有意思的是 ,这篇论文的输入不是传统的512x512x3,而是一个尺寸为512×512×9的张量,这个张量是由5部分构成,首先是被覆盖残缺的RGB图像,其次是提取得到的草图,图像的颜色域RGB图,掩码图,最后是噪声图。

解码得到的图像依旧是5部分,包括修复的RGB图像、草图、颜色图、掩码图、噪声图,最后对抗训练。

见证奇迹的时刻来了,秃头中年大叔秒变帅哥有没有!眉毛不够翘,小胡不够撇,统统一键搞定!

想拥有一双精灵般的眼睛,来个高耸入云的发型,都木有问题。

如果你也有发际线后移的焦虑,来试试这款开源的生发器吧,只需五步,轻松完成!

人脸编辑的技术日新月异,GAN也给我们提供了无尽的想象空间,自己脑洞一下,做些更好玩的应用吧!

参考链接:

GitHub开源地址:

https://github.com/run-youngjoo/SC-FEGAN

https://arxiv.org/abs/1902.06838

medium教程:

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

本文分享自微信公众号 - 新智元(AI_era),作者:新智元

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原始发表时间:2020-07-12

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