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大學(xué)計算機系最努力的同學(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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