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谷歌措施员廉价秃头生Java_Java_ 成器,一键get张东升同款发型

作者:超龙 | 点击: | 来源:超龙
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2021
原创 Synced 呆板之心 呆板之心报道 参加:蛋酱、泽南 头可断,发型不能乱。 最近有一个汉子的名字实在太火了,他叫「张东升」;比他本人更着名的,是他溘然摘下假发后暴露的发...

原创 Synced 呆板之心

呆板之心报道

参加:蛋酱、泽南

头可断,型不能乱。

谷歌法子员便宜秃头生Java_Java_
成器,一键get张东升同款发型

最近有一个汉子的名字实在太火了,他叫「张东升」;比他本人更着名的,是他溘然摘下假后暴露的发际线。

在看完《隐秘的角落》今后,你会不会溘然脑洞大开,思考光头后的本身是什么样子呢?

功效就是这么巧,几天前,一位 UP 主谨慎推出了廉价的秃头生成器,不管你此刻有多年青,头发有何等稠密,这个生成器都能让你一眼望穿二十年后的本身。

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众所周知,今朝呆板进修规模大部门的图片生成东西都是基于 GAN(生成反抗网络)来实现的。英伟达在 2018 年推出了 StyleGAN 之后,AI 生成的人脸已经极其传神,很难用肉眼来判别。随后,英伟达也开源了 StyleGAN 的代码,以后,越来越多的假脸就这样被缔造了出来,而且发型、皮肤、五官等特征都可以随心变革。

不掏一分钱,也不消出门,在家编程就能实现本身光头的空想。这可不就是措施员们常说的「代码改变世界」?

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直到瞥见了生成功效,这发际线后移的速度过分可怕:

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望着秃头的本身,一瞬间,心就凉了:

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固然也知道本身终将会有这么一天,但照旧想逃避:

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发量日渐稀疏的措施员看完之后暗示:「技能不错,但有被触犯到。」

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具体教程

纵然这样你也要实验?UP 主临时没有分享出全部代码,但你也可以如法炮制,预知一下本身将来秃头后的颜值(误)。

MarsLUL 提到,网站建设,该生成器的思路和代码大部门来历于一篇 Medium 教程《Hairstyle Transfer — Semantic Editing GAN Latent Code》。

教程地点;https://medium.com/swlh/hairstyle-transfer-semantic-editing-gan-latent-code-b3a6ccf91e82

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这里借用了汤晓鸥、周博磊等人在论文《Interpreting the Latent Space of GANs for Semantic Face Editing》提出的「InterfaceGAN」。

第一步:潜码预计

首先,我们将输入图像发送到预练习的残差网络中,以便在 StyleGAN 中举办初始潜码预计。然后把这个预计值发送给生成器,这让我们对原始输入图像有一个劈头的揣摩。对此图像我们可以将预练习的图像分类器应用于特征提取。同时,我们将对输入图像也举办同样的特征提取。

然后在特征空间中,我们执行梯度下降,将特征向量的 L2 损失最小化并更新潜码预计(赤色箭头部门)。

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成器,
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此刻,我们就可以在 StyleGAN 潜在空间内查找任何图像。

带界线语义编辑

在举办编辑之前,我们需要寻找可以在潜在空间中疏散二元属性的特定界线。每个界线对应一个头发属性。好比:

发型:海浪 / 直发、刘海;

颜色:玄色 / 棕色 / 金色 / 灰色;

发际线:退却发际线;

面部毛发:胡子、鬓角。

可是如何找到界线?首先要做潜在空间疏散,

最终利用 10 个体离于属性匹配的分类器来生成 2 万个潜码和 score pairs。我们在头发属性上练习独立线性 SVM,然后在验证集长举办评估,最终精确性可以到达 80%。

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把它们放在一起,对付每个输入图像,我们先在 StyleGAN 潜在空间中找到其特定位置,然后将其凭据特定偏向移动, 软件开发,以举办语义编辑。

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我们对每个属性利用线性超平面,将其法线向量作为输出头相对付方针属性持续变革的偏向。譬喻在上图中,我们在 StyleGAN 空间中找到了年青的莱昂纳多 · 迪卡普里奥的图像隐代码,绘制了与刘海超平面正交的偏向,将隐代码的位置沿该偏向移动。这样我们就可以建设差异刘海状态的,迪卡普里奥的图片了。

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