转载：本文来自微信公众号“量子位”（ID:QbitAI），作者：丰色，转载经授权发布。
画画手残，也想搞出一个逼真人像？
呢个可以有。
油管（Youtube）上嘅一位小哥，就用一个简单嘅小程序办到！
效果还唔错！分辨率和逼真度应有尽有。
你要知道，草图衹不过咁样嘅……
见鬼嘎啦。
画画手残党嘅AI人脸生成作品
第一组嘅首战告捷，小哥决定换个性别睇睇。
OK，性别识别成功，就是睇起来有啲“瘆人”。
要怪就怪小哥嘅“灵魂”画技吧……
下一组——
作者逐步画脸、头发、眼睛……让大家睇睇AI是点样一步步生成人像嘅。
睇起来，随住细节嘅完善，人脸也被训练得随之丰富起来。
接下来，脑洞大开嘅作者居然画起三角形/芒果形/方形/梨形人脸……
要玩坏吗？
NO!
管他乜嘢脸型还是歪耳朵斜眼睛，都成功嘎啦。结果还算满意，有一张颜值居然还可以。
那，画个鸣人睇睇？
现实世界里嘅鸣人会长乜嘢样呢？
救命！！！！
……
后面小哥又整两组：
△Minecraft中Steve嘅AI人像：还原方方嘅头发
△动画片角色Rick Sanchez嘅AI人像: 神似迈克尔·杰克逊？
有没有发现AI居然能够基本呈现相应原人物嘅皱纹和肤色，再加上上面鸣人AI嘅头像也“歪打正住”嘅黄头发。
咁神奇？
但作者调侃：是魔法……
灵感来自一篇论文
呢个想法嘅提出和程序嘅实现者系一位网名叫做“Stochastic Machine”（随机机？）嘅小哥。
灵感来自一篇论文——《Encoding in Style: a StyleGAN Encoder for Image-to-Image Translation》
这篇论文讲技术人员点样在styleGAN顶层训练一个深度神经网络来学习将源图像映射到styleGAN模型嘅输入，最终输出高质量嘅目标图像。
其中有三个有趣嘅实例。
1、将侧住嘅人脸输出为相应嘅正脸（Face Frontalization）
2、将一个糊嘅人脸生成为一张高分辨率嘅人脸（Super Resolution）
但是还原嘅最接近长相不止一种。
3、和pix2pix非常相似嘅条件图像合成（Conditional Image Synthesis）
编码器输入一张手绘或face mask，就能生成一系列高清真人头像！
pix2pix系喺GAN嘅基础上设计出嘅一个算法，完成成对嘅图像转换，可以得到比较清晰嘅结果。
GAN（Generative Adversarial Networks），生成式对抗网络，系一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景嘅方法之一。
小哥对最后一个效果表示非常赞许和感兴趣。并转念一想：
也许我可以做个简单嘅程序来实现信手涂鸦一键生成高逼真AI人脸。
说干就干，小哥先前就搞一个基于pix2pix技术嘅草图生成人脸程序。
无奈效果相去甚远——根本唔系人！
而家他将原代码结合这篇论文嘅技术，做成咁样一个简单嘅应用程序。不管你嘅画功有多烂，都可以生成一张像模像样嘅高逼真AI人脸。
AI人脸生成技术：从模糊到难辨真假
一开始，好多AI人脸生成作品（技术基于GAN）只能勉强模仿出一个人类嘅脸嘅大概样，但是几多都有啲“糊”(lack quanlity)。
且不说有嘅生成嘅还只是黑白嘅人像。
2019年，StyleGAN嘅出现让AI图像生成技术迈出超一大步！
该技术生成嘅人像终于能够逼真到“如果我不说，你就根本猜不出来我是AI”！
StyleGAN是基于GAN开发嘅模型。
StyleGAN中嘅“Style”是指人脸嘅各种属性，包括脸型、发型等，仲有人脸肤色、系咪有皱纹等细节。不同嘅“画法”，可以精确控制人脸不同嘅“style”。
上面“随机机”小哥用到嘅StyleGAN2系对StyleGAN嘅改进。
基于这项技术嘅人脸生成应用数不胜数，呢位小哥嘅最大不同就是不需要你按住底图临摹加工，也不需要你有多好嘅画画技术，多“灵魂”都可以畀你生成相应嘅高逼真人像！
不过有人表示小哥呢个程序生成嘅肖像大多具有印度(次大陆)常见嘅人脸特征。
当然，小哥说呢啲都系在相应嘅数据集（CelebA-HQ）上训练嘅结果。
参考链接：
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cantonese.live 足跡 粵字翻譯
2021-04-16 18:07:17
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