【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)

本文經 AI 新媒體量子位(公眾號 ID:QbitAI)授權轉載,轉載請聯繫出處

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:

註釋:waifu=wife

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;

我認得你的額頭

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:

來自gwern的StyleGAN

且這位工程師的老婆是明日香:

來自gwern的StyleGAN

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:

為了安全,只截取了比較安全的部分

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:

來自roadrunner01的StyleGAN

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。

把B的風格,遷到A頭上

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:

上為粗糙,下為中等

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

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:

來自roadrunner01的StyleGAN

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。

來自roadrunner01的StyleGAN

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。

這是一群假貓,不是數據集

傳送門們

DANBOORU2018二次元妹子數據集

英偉達StyleGAN官方實現

gwern訓練好的二次元StyleGAN模型

StyleGAN論文傳送門

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……

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(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〉。)