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        資訊

        精準(zhǔn)傳達(dá) ? 有效溝通

        從品牌網(wǎng)站建設(shè)到網(wǎng)絡(luò)營銷策劃,從策略到執(zhí)行的一站式服務(wù)

        大學(xué)計算機(jī)系最努力的同學(xué)都是如何學(xué)習(xí)的?

        來源:公司資訊 | 2021.12.17

        好久沒出趣味 AI 的教程了,今天安排一期。

        只需要一張圖片或者視頻,就可以生成相應(yīng)的二次元“老婆”。

        感受一下:

        放個視頻,感受更強(qiáng)烈:


        GANsNRoses展示

        二次元“老婆”,是跟隨視頻的動作,而改變的。

        之前我寫過一階運(yùn)動模型的算法教程:

        讓圖片動起來,特朗普和蒙娜麗莎深情合唱

        功能看起來類似,但是算法實現(xiàn)是不同的。

        真人驅(qū)動動漫圖片的算法,這種效果比較好:

        二次元的正確打開方式

        這個動畫臉控制變換算法,采用的是 GAN,只需要一個輸入即可,生成+控制,用這一個算法即可。

        GANsNRoses
        這個算法的名字叫 GANsNRoses,一種風(fēng)格遷移算法。

        簡單來講,就是一種以人臉圖像的內(nèi)容代碼為輸入并輸出具有多種隨機(jī)選擇風(fēng)格代碼的動漫形象。

        算法實現(xiàn)也并不復(fù)雜:

        生成器負(fù)責(zé)生成動畫臉,辨別器負(fù)責(zé)辨別是否為動畫臉。

        生成器分為內(nèi)容編碼器c和樣式編碼器s。

        樣式編碼器s,負(fù)責(zé)整體的風(fēng)格,比如頭發(fā)樣式,臉的位置,發(fā)色等。

        內(nèi)容編碼器c,負(fù)責(zé)細(xì)節(jié)的把控,比如頭部傾斜角度等。

        想了解更詳細(xì),可以直接看論文:

        https://arxiv.org/pdf/2106.06561.pdf

        測試
        目前有三種方式:

        網(wǎng)頁 Demo

        Colab

        本地搭建

        網(wǎng)頁 Demo
        網(wǎng)頁 Demo,用起來最簡單,上傳圖片就行。

        https://gradio.app/g/AK391/GANsNRoses

        不過貌似只支持圖片的制作。

        測試了龍母的效果,她看了估計會哭暈在廁所。

        Colab
        Colab 運(yùn)行也很簡單,有個梯子就行。

        https://colab.research.google.com/github/mchong6/GANsNRoses/blob/main/inference_colab.ipynb

        省去了部署環(huán)境的煩惱,傻瓜式運(yùn)行即可,圖片和視頻,都可以測試。

        本地搭建
        主要是搭建環(huán)境,這個直接用 Conda 創(chuàng)建虛擬環(huán)境,然后安裝各種第三方庫即可:

        conda install --yes -c pytorch pytorch=1.7.1 torchvision cudatoolkit=<CUDA_VERSION>
        pip install tqdm gdown kornia scipy opencv-python dlib moviepy lpips aubio ninja
        Conda 使用可以參考這一篇:

        別再折騰開發(fā)環(huán)境了,一勞永逸的搭建方法

        然后下載模型權(quán)重文件,就可以,模型權(quán)重文件還是蠻大的,1.6G,從 Google Drive 下載比較慢,建議直接用 Colab 測試。

        總結(jié)
        這種算法,其實蠻多的,單從效果來講,還有很大提升空間的。

        最后,我看B站有個up主,籽岷自己做了鬼畜,新寶島版:


        GANsNRoses展示2

        目前,這類算法,做個鬼畜其實還行。

        最后再送大家一本,幫助我拿到 BAT 等一線大廠 offer 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)刷題筆記,是一位 Google 大神寫的,對于算法薄弱或者需要提高的同學(xué)都十分受用:

        谷歌和阿里大佬的Leetcode刷題筆記

        以及我整理的 BAT 算法工程師學(xué)習(xí)路線,書籍+視頻,完整的學(xué)習(xí)路線和說明,對于想成為算法工程師的,絕對能有所幫助:

        我是如何成為算法工程師的,超詳細(xì)的學(xué)習(xí)路。

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