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让猛男娇羞的AI算法

Jack Cui Jack Cui 2022-06-18

大家好,我是 Jack。

最近又火了一个AI算法,猛男都hold不住的AI特效。

想像一下,魁梧的身躯,浓密的络腮胡的猛男。

AI特效的加持下,“华丽转身”瞬间变成了一个可爱的“小胖子”。

AI如此多娇,引得无数猛男竞折腰(视频可播放):

其实,这个去胡子特效算法很早就有了

就像今年2月份突然火的「蚂蚁呀嘿」一样,早在去年8月份我就出过技术教程:

特朗普和蒙娜丽莎深情合唱《Unravel》

这次火起来的去胡子特效,我也在今年1月份就出过类似的技术教程。

这些爆款的背后,都是早已发表的算法的应用落地

我们从不缺优秀的算法,缺的是将算法巧妙用起来的idea,以及算法的快速落地能力。

去胡子特效就是人脸属性编辑算法的巧妙应用。

类似技术,不光可以去掉胡子,也可以变秃变强

秃头生成器,Hairstyle Transfer 你值得拥有!

今天就带大家回顾一下去胡子特效的算法原理,以及如何玩转这个算法!

No beard

猛男如果想要尝试这「去胡子特效」,不想跑算法,可以直接用一款名为Snapchat的App。

在对话框里输入no beard,选中下面第一个特效即可:

Snapchat这款App需要科学上网,否则无法使用。

接下来说的就是我曾经写过的StyleFlow胡须、头发、光照角度、人脸角度、年龄、眼镜、表情等多维角度都可以单独调节(视频可播放):

StyleFlow 就是基于StyleGAN的人脸属性编辑算法。

思想就是,在隐空间(latent space)控制隐藏特征(latent code)来控制图片的属性。

简单点解释就是,一副人脸图片,是由多维特征组成的,比如年龄、性别、光照、肤色、发质等。

为了更好的对数据进行分类或生成,需要对数据的特征进行表示,但是数据有很多特征。

这些特征之间相互关联,耦合性较高,导致模型很难弄清楚它们之间的关联,使得学习效率低下,因此需要寻找到这些表面特征之下隐藏的深层次的关系,将这些关系进行解耦,得到的隐藏特征,即latent code

latent code组成的空间就是latent space

StyleFlow就做了这么一个事,解耦特征控制特征

算法在人脸和汽车数据集上,都取得了非常不错的效果。

算法测试

Github 项目地址:

https://github.com/RameenAbdal/StyleFlow

第一步:搭建测试环境。

需要安装PyQt5、Tensorflow等第三方库,根据requirements.txt安装即可。

https://github.com/RameenAbdal/StyleFlow/blob/master/requirements.txt

此外,还需要配置StyleGAN2的环境。

项目地址:

https://github.com/NVlabs/stylegan2

为了方便大家下载,我从Google Drive下载了控制人脸的属性的权重文件,放到了百度网盘(提取码:jack):

https://pan.baidu.com/s/14F1Gww3b8S0Nabn4QTNjNg



更多的控制其他物体属性的权重文件,可在从Google Drive下载。

https://drive.google.com/drive/folders/1QHc-yF5C3DChRwSdZKcx1w6K8JvSxQi7

第三步:在工程目录,运行程序。

python main.py

这个去胡子特效无非就是将,控制胡子的latent code单独拿出来,做了一个端到端的效果。

为了保证效果的稳定,还会做一些工程上的优化,例如添加下巴区域mask,只替换该区域。

话说这李逵没了胡子,也蛮可爱啊!

这么好玩的算法,不来个在看吗?求在看,求转发啦~

我是超多干货的 Jack,我们下期见。

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