作者 | 高衛華
出品 | AI科技大本營（ID:rgznai100）
近日，基于StyleGAN模型的一個新應用引起了諸多網友的熱捧，不僅如此，而且已有積極的愛好者進行了實作嘗試，
reddit上的一個技術博主AtreveteTeTe使用StyleGAN模型混合將普通的人像照片卡通化，并通過First Order Motion模型生成了影片，
一階運動模型：
https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model
他首先用卡通影像對StyleGAN2 FFHQ人臉模型（使現實的人看起來不存在的Nvidia的模型）進行了fine-tune操作，以將這些真實的面孔轉換為它們的卡通版本，
模型混合發生在原始FFHQ模型與上面提到的fine-tune模型之間，控制寬泛細節的底層來自卡通模型，中間層和更精細的細節來自真實的人臉模型，這將在卡通形象的臉上生成逼真的細節，
以下即為一些示例影像，顯示了源代碼、基調和樣式化：
AtreveteTeTe試圖以此來解決一個關注度極高的問題：“卡通化人臉的最佳方法是什么？” 因此他建立了一個新的資料集和模型，以查看在不同層進行更多/更少模型訓練和融合的結果，
他將奧巴馬總統臉部的真實照片編碼到原始FFHQ模型中，由新的混合網路生成卡通版奧巴馬，
從左到右表示遷移學習的時間更長
不少網友表示，“卡通版簡直是年輕時期的奧巴馬！”
以下視頻即為使用First Order Motion對奧巴馬的卡通畫像生成的影片：
奧巴馬 生成影片視頻 來源 | Tiktok
這是一些其他名人卡通化的效果圖：
以下是對卡通化的Uma Thurman進行影片處理后的結果：
Uma Thurman 生成影片視頻 來源 | Tiktok
AtreveteTeTe認為，這項應用可以幫助動漫、影片師在幾分鐘之內完成幾個星期的任務，至少對低解析度、在一定約束范圍內的和帶有某些偽造的人臉影片是可以實作的，
其他網友也紛紛對其發表了許多正面評論，“這個結果已經比那些糟糕的3D影片要好得多，”
AtreveteTeTe還提到，目前他進行的這項創新應用是基于Justin Pinkney和Doron Adler 在Toonify方面所做的作業下實作的，
借助AI技術可以將任何一張臉部的照片變成卡通版，而正是Toonify使用卷積神經網路所做到的，作者稱，盡管他們在創建Toonify時使用了GAN，但在最終模型中并未使用這一模型，
網站鏈接：
https://deepai.org/machine-learning-model/toonify
在云端部署深度神經網路，可通過Toonify每小時對成千上萬的影像進行卡通化，
實際上，混合GAN模型可以獲得各種怪異而奇妙的效果，
StyleGAN 是2018 年底英偉達所提出的，當時是最先進的無條件生成模型 ，引起了大家的廣泛關注，
而英偉達的最新論文《Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN》，提出了新一代的 StyleGAN，通過對其生成效果的分析，對不完美的作業設計了改進和優化方法，影像效果和質量達到了更高層次，
除改進與優化外，新一代的StyleGAN 還開發了一個新玩法：把影像輸入到模型中，如果能夠完美復現，就說明這個東西是「Made in StyleGAN」，并非真實存在于世間的，
相關鏈接：
https://www.justinpinkney.com/
http://www.nathanshipley.com/gan
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標籤：python
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