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作者:admin 发布于:2019-03-08 16:56 文字:【 】【 】【
摘要:首页。壹号娱乐挂机。首页招商主管QQ:85280 斗牛娱乐 【新智元导读】复旦大学、同济、CMU等的思考者利用cGAN生成各种属性的二次元人物头像,效果止境令人回思浓重。生成的图片质料

  首页。壹号娱乐挂机。首页招商主管QQ:85280斗牛娱乐【新智元导读】复旦大学、同济、CMU等的思考者利用cGAN生成各种属性的二次元人物头像,效果止境令人回思浓重。生成的图片质料极端之高,本文作者以为这项责任假如加以无缺,绝对能够正在某种水平上庖代掉插画师的一限制责任。

  网站:MakeGirls.moe(已有锻练好的模型,开展就能够试验天生)

  Github:make.girls.moe(此刻唯有网站的js源码,看介绍演练模子的代码会正在近期放出)

  事先声明,这篇著作的题目毫不是在危言耸听。事项的因由是近日拂晓在伴侣圈看到同窗正在转发一篇论文,名字叫《Create Anime Characters with A.I. !》,打开一看,论文关键是经验各种属性生成二次元人物的头像,应用的局面是cGAN,成绩非常impressive。

  固定cGAN噪声片面天生的样本,此时人物具有区别的属性,然则面部细节和面朝的角度根本类似:

  特别令人振作的是,作者搭筑了一个网站,任何人都能随时操纵熬炼好的模型生成图像,进行考查!网站的地方为:MakeGirls.moe。

  这里的按钮的含义都斗劲便利,总的来谈我们要先选定少许属性(统统随机也是可能的),而后点击左侧的generate按钮生成:

  抉择发色(Hair Color)为金色(Blonde),发型(Hair Style)为双马尾(Twin Tail),点击天生,成果同样很赞!如下图:

  大家们之前也写过两篇作品,一篇介绍了GAN的原理(GAN老练指南:从道理入门到制造天生Demo),一篇介绍了cGAN的原理(经验文字描摹来天生二次元妹子!聊聊conditional GAN与txt2img模型),这两篇作品都因此天生二次元人物来举例,但是生成的下场都比力差,只可看出大抵的雏形。今天的这篇论文大的技术框架仍旧cGAN,只是对本来的天生经由做了两方面的更始,一是操纵特别干净、质地更高的数据库,二是GAN结构的改革,下面就分歧进行论谈。

  之前运用的训练数据集大遍及是利用爬虫从Danbooru或Safebooru这类网站趴下来的,这类网站的图片大众由用户自行上传,以是材料、画风颠三倒四,同时尚有区别的配景。这篇文章的数据根源于getchu,这我方是一个玩耍网站,不过正在网站上有洪量的人物立绘,图像原料高,基础出于专业画师之手,同时配景统一:

  除了图像外,为了教练cGAN,还必要图像的属性,如头发神色、眼睛的脸色等。作者应用Illustration2Vec,一个预熬炼的CNN模型来爆发这些标签。

  此表,作家选取了和原始的GAN分歧的布局和锻炼时势。总的训练框架来自于DRAGAN(arxiv:),经验测验发觉这种训练事势狂放更快并且能产生更安闲的解散。

  辨别器也要做一点变动,由于人物的属性相称于是一种众分类题目,是以要把末尾的Softmax改成多个Sigmoid:

  固然大普通的图像样本都比力好,但作者也提出了该模型的少许漏洞。由于锻练数据中各个属性的撒播不匀称,经验某些罕睹的属性凑合生成出的图片会发生形式崩坏。比如属性帽子(hat)、眼镜(glasses),不单斗劲夹杂,并且在教练样本中较量罕见,借使把这些属性撮合到统统,生成的图片的材料就比较差。

  这项任务真实令人回忆粘稠,天生的图片原料绝顶之高,部分以为如若加以无缺,一切能够正在某种水平上代替掉插画师的一个人职责。末尾附上文中提到的极少资源:

  网站:MakeGirls.moe(已有练习好的模子,展开就没闭系考试天生)

  Github:make.girls.moe(如今唯有网站的js源码,看介绍操练模型的代码会在近期放出)

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