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發(fā)型,臉型,瞳色,都能定制啊

花栗子 發(fā)自 凹非寺

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

這是一只面露兇光的哈士奇。

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但它兇不過三秒,只要在眼睛上刷一刷:

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就回歸了呆萌的本性。

機智的你可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn),是左下角那只 (有點像博美的) 小狗,幫它找到了自我。

既然眼睛圓潤了,耳朵就沒必要再掙扎,也刷一下吧:

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一鍵換上梗犬的耳朵,更加溫柔了。

還有,只要讓憂郁的小獵犬保持皺眉,再把嘴張開,便可以獲得職業(yè)假笑

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想修哪里點哪里,這是東京大學和日本獨角獸Preferred Networks開源的“插件”,可調(diào)教各種GAN:包括BigGANStyleGAN,也不用重新訓練。

另外,既然是來自東瀛的AI,當然可以定制老婆啦:

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已為您生成,棕瞳的貓女。

有Demo可以玩,還有開源代碼。

不過為什么,修改局部也可以這樣天衣無縫?

面露兇光

團隊用了兩種方法。

一種是標簽拼貼?(Label Collage) 。拼貼大法名叫sCBN

通俗地說,圖上的各種色彩代表不同的標簽,共同組成一張標簽圖?(Label Map) 。比如,紅色是狐貍的頭:

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修改一個標簽,把圖上的某個部分,標成自己想要的樣子:比如把狐貍的頭,標成狗頭。它就真的變成了狗:

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△“綠色”的后背部分也修改了

這就是從標簽圖上生成的結(jié)果。

做法很簡單,只要在歸一化參數(shù)上,應用一下位置相關(guān)的仿射變換 (Affine-Transformations) ,就能在空間上改變語義信息,不用重新訓練一只GAN,直接用預訓練網(wǎng)絡就可以。

這樣,把金毛變成獅子,人類依然笑得燦爛:

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就算不是動物,兩岸青山相對出,中間的綠草如茵,也能變成碧波粼粼:

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但有時候,要修改的部分,對應的并不是單一的標簽。

這時,便有了名叫特征混合?(Feature Blending) 的第二種方法。

它不需要用標簽圖,直接把幾張圖拼起來就可以了。

一張是源圖:

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兩張作為樣本,老爺爺?shù)暮樱托∨笥训膭⒑#?/p>

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然后,最初的男生就有了花白的胡子和棕色的頭簾:

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原理是,雖然想要修改的部位,對應的不是某一個標簽;但圖上的一個區(qū)域,依然可以對應到一組神經(jīng)元

前段時間轟動的GAN Dissection算法,就是給網(wǎng)絡做解剖,找到一組神經(jīng)元,對應某個中間特征?(Intermediate Feature) 。

特征混合,就是要加工各種中間特征,把它們無縫融合到一起。

你看,丹鳳眼的面癱少年:

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有了棕色的大眼睛,再加上愉快的嘴:

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畫風就全然不一樣了。

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你一定還記得,開頭的老婆也是這樣生成的:

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如果“紅瞳才是正義!”,今后就可以把這樣的方法插進各種GAN,一鍵追求正義,不用再截下轉(zhuǎn)瞬即逝的緣分了:

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△ 這是英偉達StyleGAN的作品

開源了

上周,新版本的論文已經(jīng)發(fā)布了。

算法也開源了,近期可能有更新。

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想定制老婆的同學,可以使用Demo:

https://colab.research.google.com/github/quolc/neural-collage/blob/master/NeuralCollage_demo.ipynb

代碼傳送門:

https://github.com/quolc/neural-collage

論文傳送門:

https://arxiv.org/pdf/1811.10153v2.pdf

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