如何基本不用GAN把照片生成簡筆畫?這個(gè)項(xiàng)目就做到了。
先前,機(jī)器之心報(bào)道過簡筆畫生成人臉。而 AI 從人臉生成簡筆畫的效果如何呢? 先看幾張效果圖!
《老友記》多人照片轉(zhuǎn)換效果:
還有男神基努 · 里維斯
效果是不是出奇的好?更有意思的是,這種創(chuàng)作線稿的方法并沒有使用大多數(shù)類似工具會(huì)用到的生成對抗網(wǎng)絡(luò) GAN。 目前,該項(xiàng)目在 Reddit 上已經(jīng)有超高熱度,項(xiàng)目名為 ArtLine,github star 量也已經(jīng)超過 700。如果你想嘗試一下自己的照片,項(xiàng)目作者 Vijish Madhavan 也把代碼放在了 Google Colab 上,運(yùn)行即可。
項(xiàng)目鏈接:
https://github.com/vijishmadhavan/ArtLine
Colab 地址:https://colab.research.google.com/github/vijishmadhavan/Light-Up/blob/master/ArtLine(Try_it_on_Colab).ipynb
技術(shù)細(xì)節(jié) 效果驚艷的 ArtLine 都用到了什么技術(shù)呢?這里有詳細(xì)的技術(shù)細(xì)節(jié)介紹,包括自注意機(jī)制、逐步調(diào)整圖片大小以及生成器損失函數(shù)。 自注意機(jī)制借鑒的相關(guān)研究是 Ian Goodfellow 等人的論文《Self-Attention Generative Adversarial Networks 》。
論文:https://arxiv.org/pdf/1805.08318.pdf 項(xiàng)目作者介紹,生成器是經(jīng)過頻譜歸一化和自注意機(jī)制預(yù)訓(xùn)練的 UNET,也借鑒了 Jason Antic 的 DeOldify 項(xiàng)目,從而獲得有關(guān)面部特征的適當(dāng)細(xì)節(jié)。 DeOldify 項(xiàng)目地址:https://github.com/jantic/DeOldify 看到這里,也許有讀者會(huì)質(zhì)疑,不是說沒有用到 GAN 嗎?項(xiàng)目作者給出的解釋是,GAN did not make much of a difference so I was happy with No GAN. 在逐步增加圖片大小上,作者分別借鑒了英偉達(dá)與首爾國立大學(xué)的兩項(xiàng)相關(guān)研究:
論文:https://arxiv.org/pdf/1710.10196.pdf
論文:https://arxiv.org/pdf/1707.02921.pdf
在這個(gè)項(xiàng)目中,圖像尺寸逐漸增加,學(xué)習(xí)率也得到了調(diào)整。逐步調(diào)整圖片大小,可以幫助模型更好地泛化,因?yàn)樗梢钥吹礁嗖煌膱D像。 該項(xiàng)目使用到的最后一項(xiàng)技術(shù)源于 2016 年斯坦福大學(xué)李飛飛團(tuán)隊(duì)的研究論文《Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution》。
論文鏈接:https://arxiv.org/pdf/1603.08155.pdf 這項(xiàng)研究提出利用感知損失函數(shù)來訓(xùn)練圖像轉(zhuǎn)換中的前饋網(wǎng)絡(luò),結(jié)果表明,在風(fēng)格遷移任務(wù)中,該研究得到了與其他方法類似的效果,但運(yùn)行速度提升了數(shù)個(gè)數(shù)量級(jí)。 轉(zhuǎn)換效果雖好,但項(xiàng)目作者表示,該項(xiàng)目依然存在著以下一些局限:
獲得良好的輸出效果取決于燈光、背景、陰影和照片質(zhì)量。一開始通常會(huì)獲得好的輸出效果,但也可能出現(xiàn)問題。模型需要調(diào)整以適應(yīng)所有用戶;
模型會(huì)混淆陰影與頭發(fā),這也是項(xiàng)目作者正努力解決的問題;
500px 以下的低質(zhì)量圖片輸出效果不佳;
由于項(xiàng)目作者并非碼農(nóng),代碼和實(shí)現(xiàn)會(huì)比較困難,未來更新版本將會(huì)改進(jìn)。
關(guān)于 ArtLine 轉(zhuǎn)換中未用到 GAN,網(wǎng)友表達(dá)了驚嘆贊許之詞!
責(zé)任編輯:lq
-
AI
+關(guān)注
關(guān)注
88文章
35164瀏覽量
279987 -
GaN
+關(guān)注
關(guān)注
19文章
2209瀏覽量
76812 -
生成器
+關(guān)注
關(guān)注
7文章
322瀏覽量
21901
原文標(biāo)題:不用GAN,照片生成簡筆畫,效果驚艷
文章出處:【微信號(hào):cas-ciomp,微信公眾號(hào):中科院長春光機(jī)所】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
發(fā)布評(píng)論請先 登錄
增強(qiáng)AlN/GaN HEMT

GaN LLC電源EMC優(yōu)化技巧
GaN與SiC功率器件深度解析

功率GaN的新趨勢:GaN BDS
GaN HEMT的SPICE模型使用指南及示例

CERNEX窄帶高功率放大器(GaN)
GAN039-650NBB氮化鎵(GaN)FET規(guī)格書

GAN041-650WSB氮化鎵(GaN)FET規(guī)格書

如何把兩個(gè)數(shù)據(jù)返回給調(diào)用函數(shù)
GaN有體二極管嗎?了解GaN的第三象限運(yùn)行

評(píng)論