技术圈里疯传的二次元风格迁移模型AnimeGANv2，让我想到什么

最近几天这个史上最强的二次元风格迁移模型AnimeGANv2在AI技术圈传疯了。这个模型功能的实现，就是将你的实拍头像像素图迁移变换成二次元动漫风格，比如宫崎骏风。简而言之，真人照片转动漫。

这是最近AnimeGANv2的一次更新。社区贡献者开发，通过Gradio实现了一个可以在线运行的Demo，允许你上传一张自己的真人实拍（最好的高清）照片，然后可以在线生成一个动漫风格的照片。这个呢，并不是全新的东西，而是基于CartoonGAN的改进，并提出了一个更加轻量级的生成器架构。

2019年那时，这个初始版本首次开源就以惊人的效果引发了技术圈人的热议。其中提出了灰度风格损失、灰度对抗损失、颜色重建损失这三个全新的损失函数，用于提升风格化的动漫视觉效果。而在2020年发布了AnimeGANv2优化了模型效果。

AnimeGANv2除了现在Demo，当然还有GitHub代码实现。看相关资讯，这个既可以用TensorFlow版本实现又可以用Pytorch版本实现。据说Pytorch的没法用视频？当然，这是对于技术人而言的，其他朋友或者懒得搭建环境跑代码的朋友可以直接用在线Demo或者在线Colab运行，享受直接的应用体会。

变漫画脸，捏脸，虚拟二次元，虚拟形象，越来越多的C端AI应用，开始虚拟化。换言之，现在很多开源的项目，都是图形学图像处理。这个大领域总是这么容易吸引人容易热门。开始虚拟化现实中的影像，是不是更利于我们介入元宇宙呢？

也许，虚拟形象的时代会到来，正好符合我们当下的发展需要？比如，在这个元宇宙被大肆炒作并被各大巨头企业推进的今天，不管是现在的VR/AR等扩展现实的软硬件技术，还是其他技术，都在被纳入元宇宙。而现在的很多深度学习模型——特别是面向C端的AI，似乎也在往这个方向铺路。或者机智客这么说，现在这些把现实物理形象，数字化虚拟化的AI模型，都可能成为以后元宇宙中我们个体的元身份的技术基础吧。