楊淨 發自 凹非寺 量子位 報道 | 公眾號 QbitAI當你的女朋友變身二次元，是什麼樣子？小聲說：沒有女朋友。搞錯了，再來！你下一個二次元老婆，可能是真人生成的！即便是容嬤嬤本嬤，也能瞬
2021-06-20 13:39:02
華人打造二次元老婆生成器！爾康容嬤嬤成萌妹，影象視訊都能變
2021-06-20 13:39:02
楊淨 發自 凹非寺 量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
當你的女朋友變身二次元，是什麼樣子？
小聲說：沒有女朋友。
搞錯了，再來！
你下一個二次元老婆，可能是真人生成的！
即便是容嬤嬤本嬤，也能瞬間變溫婉~
圖片還有辣個清秀的爾康，也瞬間變身短髮萌妹。
圖片只需一張照片、甚至視訊就可以生成二次元老婆。
圖片不管是蘿莉風、御姐風、甚至女王風，統統都可以！
圖片對此有網友評論道：我的生活完整了。
圖片如何實現？
這樣一個生成器，叫做GANs N’ Roses，以下就簡稱GNR。
嗯？跟Guns N’ Roses（槍炮玫瑰）有什麼關係。
按照論文標題所言，要比以往的影象轉換技術更穩健、更可控，以及更多樣。
圖片GNR，由一個編碼器和解碼器組成。
編碼器將影象分解為內容程式碼c和風格程式碼s，解碼器接收一個內容碼和一個樣式碼，產生相應的影象。
圖片運行時，把影象傳給編碼器，保留產生的內容程式碼，獲得一些其他相關的風格程式碼，然後把這對程式碼傳給解碼器。
那具體什麼才是內容、以及風格？GNR的關鍵思路，是將內容定義為事物的位置，風格定義為為它們的樣子。
就像這樣。即使是同一種風格，也有不同的演繹。
圖片對於一個特定的風格碼，包括眼睛、下巴、鼻子、頭髮顏色等細節，都有很強的一致性。
但就像頭部傾斜度、臉部形狀、髮型等細節，則是由內容碼控制的。
損失函數總共有三類：風格一致性損失、迴圈一致性損失、多樣性判別器和對抗損失。
與其他SOTA框架對比，GNR在多樣性、影象質量等多個指標上都有明顯的改進。
圖片直接放圖來比較，則更為明顯。
圖片最後，研究人員發現，在沒有額外訓練的情況下，GNR對於視訊之間的轉換也同樣適合。
圖片目前，GNR已經在GitHub開源，並上線了Demo試玩連結。
我試了試，似乎目前只有一種風格。
圖片但依然擋不住網友直呼：So cool！
圖片團隊成員
團隊成員均來自美國伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校。
一作華人Min Jin Chong，本科從美國伊利諾伊大學畢業後，繼續留校讀博，此前曾在位元組實習3個月。
另一位作者、他的導師David Forsyth是知名CV大牛，曾與Jean Ponce 合著的《Computer Vision：A Modern Approach》，堪稱計算機視覺經典教材。
圖片好了，感興趣的旁友，可戳下方連結哦~
試玩連結：https://gradio.app/g/AK391/GANsNRoses論文連結：https://arxiv.org/abs/2106.06561參考連結：[1]https://twitter.com/ak92501/status/1404614429023539201[2]https://github.com/mchong6/GANsNRoses
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