【我們為什麼挑選這篇文章】情人節過完，想必單身的大家都被狠狠的轟炸了一輪，過了一個晚上的自我沈澱，你好點了嗎？
沒關係，現實世界找不到老婆，就自己動手創造吧，真的沒有哭啦，沒有……哭…….啦，嗚嗚嗚嗚嗚（責任編輯：林子鈞）
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作者：量子位／栗子
對一隻 GAN 來說，次元壁什麼的，根本不存在吧。
你看英偉達的 StyleGAN，本來是以生成逼真人臉聞名於世。
不過，自從官方把算法開了源，擁有大膽想法的勇士們，便開始用自己的力量支配 StyleGAN，順道拯救世界。
以前，你的老婆可能是綾波麗，可能是真白，可能是漩渦鳴子 (誤) 。
而今，推特名叫 roadrunner01 的程序猿，給 StyleGAN 喂食了大量二次元女子圖像。
然後，AI 生成了從蘿莉、到乙女、到御姐的 (各種) 變換過程。裡面的每一幀，都可以是你的選擇：
髮色和髮型，眼睛裡的神色，都在一刻不停地變化。
但任它千變萬化，妹子依舊渾然天成。不論色彩，還是五官之間的配合，都有驕人的默契。
如果，你喜歡收到兩頰泛紅的訊號：
或者，你只喜歡清新的鄰家少女：
還是，性別特徵不夠明顯的幼女呢：
不管怎樣，紅瞳才是正義。
Reddit 網友發出了很客觀很中肯的讚歎：
要用怎樣的數據集？
雖然，roadrunner01 並沒有透露，他的 StyleGAN 到底吃了怎樣的數據集，我們只感受到美少女戰士強大的基因；
不過，另有一位叫做 gwern 的工程師，也用二次元數據訓練了StyleGAN，並且公開過自己的數據集。
鑑於他的訓練成果同樣秀色可餐：
且這位工程師的老婆是明日香：
我們就來觀察一下，這隻 AI 到底吃過怎樣的數據。
數據集名叫 DANBOORU2018，包含超過 330 萬張圖，超過 9970 萬個標籤：
不出所料，是個百無禁忌的 StyleGAN 了。
為何不出所料？回頭再看 roadrunner01 的作品，也有許多妹子穿著十分客氣，可以欣賞到曼妙的鎖骨，甚至香肩：
想要數據集的同學，請使用文底的傳送門。
另外，作為數據集的提供者，gwern 友情回應了那位需要 H 漫的同學：
想要，就自己去訓練啊。
我訓練好的 StyleGAN 二次元模型，你也直接可以下載啊。
傳送門見文底。
StyleGAN原理是什麼？
數據集有了，就來看看 StyleGAN 是怎樣工作的吧。
它之所以獲得「GAN 2.0」的盛讚，就是因為生成器和普通的 GAN 不一樣。
這裡的生成器，是用風格遷移的思路重新發明的。
向 AI 輸入兩張圖，圖 A 決定人物的年齡、性別、頭髮長度和姿勢；圖 B 決定一切其他因素：膚色、髮色、衣服顏色等等。
這樣一來，圖 B 的畫風，就可以自然地轉移給圖 A。
更重要的是，StyleGAN 可以從粗糙、中等、精細三種尺度上調節圖像的生成：
粗糙尺度，是規模最大的調整，人臉的朝向、臉型和髮型，都在這裡調整；中間尺度，調整隻會涉及臉部特徵、髮色髮量了。
精細尺度，改變的是圖像的配色，幾乎不會給任務變臉了。
三者組合在一起，才有最終的生成效果。
不過，私以為配色才是最重要的：
你看，這些藍妹子多可愛：
那麼，StyleGAN 算法已經開源了，330 萬張的數據集也有了。
想要生成老婆的話，可以開始訓練了。
不想訓練的話，用 gwern 訓練好的模型直接生成也行啊。
悄悄告訴你，如果你不想生成老婆，卻想生成貓片，可以直接用官方提供的預訓練模型喲。
傳送門們
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眼淚是珍珠，魯蛇如你還有下面這些事可以做
把 NVIDIA 的造人 AI 拿去創造「貓」會出現什麼？我一定是年假結束還沒醒……
【Reddit 上有開源檔】人人都可用 AI 作假 A 片，AV 女主角一鍵變臉神力女超人
上班真的不能看的數據集，彙集近 23 萬張圖的「掃黃工具包」強勢攻佔 GitHub 排行榜
（本文經 AI 新媒體 量子位 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈用英偉達StyleGAN生成老婆吧，他生成了一百多只明日香 | 開源代碼〉。）
