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我用“丧尸生成器”给爱豆们换了妆,效果太鬼畜!

更新时间:2021-08-17

本文摘要:万圣夜要来了!几千年前,湖人坚信,寒冷的第一天,故友的亡者会返回故宅地在美女尸体的身上寻找神灵,借此机会再造,它是人死之后得到 再生的唯一期待。而美女尸体则畏惧死灵魂来夺生,因此在10月31日这一天大家熄调炉子,把自己穿着打扮成「魔鬼怪」把灵魂吓走。 之后,欧州天主教会便把10月15日列入“万圣夜”,并一直持续来到今日。但是,现如今万圣夜早已变成了大家游戏娱乐、搞怪的传统节日,大家特别是在热衷生产制造怪异的脸部妆效猜透盆友。

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万圣夜要来了!几千年前,湖人坚信,寒冷的第一天,故友的亡者会返回故宅地在美女尸体的身上寻找神灵,借此机会再造,它是人死之后得到 再生的唯一期待。而美女尸体则畏惧死灵魂来夺生,因此在10月31日这一天大家熄调炉子,把自己穿着打扮成「魔鬼怪」把灵魂吓走。

之后,欧州天主教会便把10月15日列入“万圣夜”,并一直持续来到今日。但是,现如今万圣夜早已变成了大家游戏娱乐、搞怪的传统节日,大家特别是在热衷生产制造怪异的脸部妆效猜透盆友。但一般一个让人惊惧的“丧尸妆”要花十几个钟头,是多少一些令人头痛。

那麼,有什么方法能够一键生成恐怖的丧尸妆呢?万圣夜订制『丧尸生成器』如今间距万圣夜也有三天,但我早已国外社交媒体上发觉一大波丧尸照,大家来一起体会下~美国女演员碧昂丝·诺利斯美国演员、歌星维诺·史密斯emmm,妆效过度技术专业了。难道说新一季《行尸走肉》又要播出了?还换了知名演员?也有俩位美国总统侯选人约瑟夫·拜登和杰弗里·川普,可怕又感觉有点儿搞笑幽默......见到这儿,有盆友很有可能会想起这种照片应该是来源于网民们的搞怪。

是的,这种真·丧尸所有源于一款『丧尸生成器』,只需键入一张照片就可以马上形成一张丧尸照,并且妆效感人至深......不清楚大伙儿还记不记得,以前我曾报导过一款变脸网址Toonify,这一网址能够把面部转换成动漫脸,实际效果十分真实,发布当日浏览量就超出了25万。它实际效果是那样的:感受详细地址:https://toonify.justinpinkney.com/大眼萌脸,稳稳地订制化漫画脸,更是这款换脸网址,激起了JoshBrownKramer的设计灵感。即然一张照片能够秒变迪士尼公主,是否还可以让它秒变丧尸呢?因而,这名程序猿小伙效仿了Toonify的关键技术,开发设计了这一款『丧尸生成器』,并且为了更好地便捷大伙儿应用,也制成了网址方式,可免费试用。听见这儿是否急不可耐要想感受一下了?使用方法该网址名叫MakeMeAZombie。

实际操作简易,工程图迅速。https://makemeazombie.com/只必须点一下连接,挑选Browse键入一张人像图片,点一下深蓝色标志就可以。我没憋住用偶像们的相片先感受了一番,結果.....不得不承认,王一博丧尸脸也是帅的[傲骄]晨阳子.....emmm還是在承担范畴内的。

但是,马云爸爸这张[哈哈大笑],觉得特效化妆师都画出不来那样的妆效。大破冲霄楼,历经多张图片测试,我也发觉2个难题。

一是生成器只对于脸部开展鉴别和解决,假如键入全身图,系统软件会全自动删掉不必要的一部分,只形成一个面部照。二是键入面部照的形成实际效果比全身图更强,并且照片越清楚实际效果也就越好。

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拥有这一“丧尸生成器”,万圣夜不愁搞怪他人的“鬼照”了[奸笑表情]技术性详细介绍Kramer详细介绍称,该模型的开发设计与Toonify并无关系,但应用的是同样的技术栈,即StyleGAN2.StyleGAN是当今最优秀的高像素图像生成方式,由英伟达显卡在2018年初次发布。该方式可形成真实的面部图像,其在FFHQ(Flicker-Faces-HQ)数据上的主要表现,远超DCGAN和ConditionalGAN。

但StyleGAN也存有显著的缺点,即易出現黑斑一样伪影。上年十二月,英伟达显卡在StyleGAN原来构架基本上开展了改善,并于CVPR2020大大会上发布全新升级StyleGAN2。

除开清除伪影外,StyleGAN2的一项重特大升级是风格迁移(StyleTransfer)技术性。该科学研究精英团队在毕业论文《分析和改善StyleGAN的图像质量》中强调,“从总体上,大家改善的模型在目前的遍布质量标准和认知的图像品质层面都彻底改变了没有理由图像模型的全新技术性。”简易而言,该模型能够应用迁移学习技术性形成各种各样设计风格的画像,提升了图像生成的设计风格限定。

大家如今一般见到的面部日本动漫化,或是动漫脸真人版化实质全是利用的这张技术性。比如:它是利用StyleGAN2在五种日本动漫和小动物人物角色中间的无缝拼接转换。

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/ijkkbb/p_crossmodel_interpolations_between_5_styleganv2/Kramer利用此项技术性建立了一个复合型StyleGAN2模型。在其中,该模型前层为人们图像生成器,后层为丧尸生成器。在数据层面,人们图像生成器选用的是高品质的人脸数据集FFHQ,它包括70,000张PNG图像,屏幕分辨率达1024x1024;僵尸生成器的训炼数据信息是一组包括300张万圣夜僵尸打扮的人的图像,关键来源于Pinterest和Google,并对其开展了手动式检验删除了非僵尸图像。最终,在效仿《StyleGAN2DistillationforFeed-forwardImageManipulation》毕业论文后,Kramer拷贝到了50000个图像对(各自来源于人们生成器和丧尸生成器),并应用Pix2PixHD学习培训图像对中间的投射。

除此之外,Kramer也注重其与Toonify有二点显著的不一样:我根据“crappify”的方式来调节图像尺寸,并缩小伪影。大家选用的混和模型不一样。我的模型更注重初始图像的样子和方位,及其僵尸图像的纹路和卡通化,而Toonify并并不是。

特别注意的是,有关僵尸生成器,Kramer从上年刚开始就会有做了试着。那时候利用的是CycleGAN模型,但选用的数据是一样的。最初,Kramer想产品研发一半是人像一半是僵尸的生成器。他将数以百计实例分成两大类,各自学习培训含有SVM的超平面,以明确潜在性室内空间中的“僵尸”方位。

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然后再依据键入的面部形成特殊的“僵尸”,并为此做为Pix2Pix数据信息的基本。但这一全过程碰到了2个难题:一是尽管在形成的人们的身上实际效果非常好,但在真正图像上只有造成中等偏上的結果;二是僵尸和人种中间特性不一样,我不愿意造就一个更改人种生成器。但是,比较之下,根据StyleGAN2构架的模型也是有显著的优点。

例如该模型可以在2080Ti独立显卡上训炼1024x1024尺寸的模型,高效率,并且历经预训炼后的輸出实际效果也比较好,在这两个方面上CycleGAN2和Pix2PixHD相对性差之。引入连接:https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/jhl36y/p_turn_yourself_into_a_zombie_with_a_neural/https://github.com/fastai/course-v3/blob/master/nbs/dl1/crappify.py原创文章内容,没经受权严禁转截。

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