最近又火了一個 AI 演算法，猛男都 hold 不住的 AI 特效，
想像一下，魁梧的身軀，濃密的絡腮胡的猛男，
在 AI 特效的加持下，“華麗轉身”瞬間變成了一個可愛的“小胖子”，
AI 如此多嬌，引得無數猛男競折腰
其實，這個去胡子特效演算法很早就有了，
就像今年2月份突然火的「螞蟻呀嘿」一樣，早在去年8月份我就出過技術教程：
特朗普和蒙娜麗莎深情合唱《Unravel》
這次火起來的去胡子特效，我也在今年1月份就出過類似的技術教程，
這些爆款的背后，都是早已發表的演算法的應用落地，
我們從不缺優秀的演算法，缺的是將演算法巧妙用起來的idea，以及演算法的快速落地能力，
去胡子特效就是人臉屬性編輯演算法的巧妙應用，
類似技術，不光可以去掉胡子，也可以變禿變強：
禿頭生成器，Hairstyle Transfer 你值得擁有！
今天就帶大家回顧一下，去胡子特效的演算法原理，以及如何玩轉這個演算法！
No beard
猛男如果想要嘗試這「去胡子特效」，不想跑演算法，可以直接用一款名為Snapchat的App，
在對話框里輸入no beard，選中下面第一個特效即可：
Snapchat這款App需要科學上網，否則無法使用，
接下來說的就是我曾經寫過的StyleFlow，胡須、頭發、光照角度、人臉角度、年齡、眼鏡、表情等多維角度都可以單獨調節
StyleFlow 就是基于StyleGAN的人臉屬性編輯演算法，
思想就是，在隱空間（latent space）控制隱藏特征（latent code）來控制圖片的屬性，
簡單點解釋就是，一副人臉圖片，是由多維特征組成的，比如年齡、性別、光照、膚色、發質等，
為了更好的對資料進行分類或生成，需要對資料的特征進行表示，但是資料有很多特征，
這些特征之間相互關聯，耦合性較高，導致模型很難弄清楚它們之間的關聯，使得學習效率低下，因此需要尋找到這些表面特征之下隱藏的深層次的關系，將這些關系進行解耦，得到的隱藏特征，即latent code，
由latent code組成的空間就是latent space，
StyleFlow就做了這么一個事，解耦特征，控制特征，
演算法在人臉和汽車資料集上，都取得了非常不錯的效果，
演算法測驗
Github 專案地址：
https://github.com/RameenAbdal/StyleFlow
第一步：搭建測驗環境，
需要安裝PyQt5、Tensorflow等第三方庫，根據requirements.txt安裝即可，
https://github.com/RameenAbdal/StyleFlow/blob/master/requirements.txt
此外，還需要配置StyleGAN2的環境，
專案地址：
https://github.com/NVlabs/stylegan2
為了方便大家下載，我從Google Drive下載了控制人臉的屬性的權重檔案，放到了百度網盤（提取碼：jack）：
https://pan.baidu.com/s/14F1Gww3b8S0Nabn4QTNjNg
更多的控制其他物體屬性的權重檔案，可在從Google Drive下載，
https://drive.google.com/drive/folders/1QHc-yF5C3DChRwSdZKcx1w6K8JvSxQi7
第三步：在工程目錄，運行程式，
python main.py
這個去胡子特效無非就是將，控制胡子的latent code單獨拿出來，做了一個端到端的效果，
為了保證效果的穩定，還會做一些工程上的優化，例如添加下巴區域的mask，只替換該區域，
話說這李逵沒了胡子，也蠻可愛啊！
這么好玩的演算法，不來個在看嗎？
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標籤：AI