决不再找换脸教程了,飞桨PaddleGAN给你风姿洒脱键式体验

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原标题:视频换脸新境界:CMU不仅给人类变脸,还能给花草、天气变脸 | ECCV
2018

铜灵 发自 凹非寺

允中 发自 凹非寺

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圆栗子 发自 凹非寺

量子位 出品| 公众号 QbitAI

量子位编辑 | 公众号 QbitAI

原标题:嘘!我看到了你 60 岁的样子! 作者 | 马超 责编 | 胡巍巍 出品 |
CSDN
近日,笔者在CSDN博客,发布了一篇有关AI换脸的教程,不过令笔者始料未及的是一石激起千层浪,竟然有不少…

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CycleGAN,一个可以将一张图像的特征迁移到另一张图像的酷算法,此前可以完成马变斑马、冬天变夏天、苹果变桔子等一颗赛艇的效果。

前几天发布的一篇文章中我们曾提到国外的AI捏脸应用FaceApp引发大量关注。它能让人一键变成老人,一键返老还童,一键由男变女,一键破涕为笑,一键失去头发……

原标题:嘘!我看到了你 60 岁的样子!

把一段视频里的面部动作,移植到另一段视频的主角脸上。

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福布斯报道说,它在Google Play的下载量已经超过了1亿。

作者 | 马超

大家可能已经习惯这样的操作了。

这行被顶会ICCV收录的研究自提出后,就为图形学等领域的技术人员所用,甚至还成为不少艺术家用来创作的工具。

苹果用户也同样热情,App
Annie数据显示,目前在121个国家的iOS商店排名第一。

责编 | 胡巍巍

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看起来,这是一种神奇的黑科技,但是实际上,揭开神秘的面纱,技术本身并非遥不可及。从GAN的角度来探索解决这类问题,能做到什么样呢?

出品 | CSDN

就算目标主角并不是人类,大概也算不上精彩。眼睛鼻子嘴,至少零件齐全

也是目前大火的“换脸”技术的老前辈了。

现在,飞桨核心框架Paddle Fluid
v1.5宣布开源了PaddleGAN图像生成库,为用户提供易上手的、一键式可运行的GAN模型。

近日,笔者在CSDN博客,发布了一篇有关AI换脸的教程,不过令笔者始料未及的是一石激起千层浪,竟然有不少网友留言求所谓一键“脱”衣的教程。

那么,怎样的迁移才可走出这个框框,让这个星球上的万物,都有机会领取视频改造的恩泽?

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飞桨(PaddlePaddle)致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。生成式对抗网络近年来被广泛应用于无监督学习任务以及生成任务中,通过让两个神经网络相互博弈的方法进行学习,常用于生成以假乱真的图片、影片、三维物体模型等。欢迎大家来体验~

虽然笔者对于技术的滥用深恶痛绝,但技术本身是中性的,并无好坏之分,从而且从上篇博文中也能看到“AI换脸”的门槛越来越低,目前其应用已经发展到任何人都能操作的地步了。

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如果你还没学会这项厉害的研究,那这次一定要抓紧上车了。

下面送上真·干货!

所以想阻止这些滥用的技术,单靠封杀是不起了什么作用的,所以本文就回归到技术本身,带大家盘点一下那些被滥用的AI模型。

按着你想要的节奏开花:中老年表情包利器

现在,TensorFlow开始手把手教你,在TensorFlow 2.0中CycleGAN实现大法。

1.效果实测

也争取能够抛砖引玉帮助大家提供思路,来检测这些被伪造过的视频。

来自卡耐基梅隆大学的团队,开发了自动变身技巧,不论是花花草草,还是万千气象,都能自如转换。

这个官方教程贴几天内收获了满满人气,获得了Google
AI工程师、哥伦比亚大学数据科学研究所Josh Gordon的推荐,推特上已近600赞。

以下效果均采用百度与哈工大联合开发的STGAN模型在飞桨开源的实现

PIX2PIX:AI脑补的先河

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鲁迅先生曾说“一见短袖子,立刻想到白臂膊,立刻想到全裸体……中国人的想像惟在这一层能够如此跃进。”不过和AI比起来国人的联想能力根本就是小巫见大巫。

云,也变得急切了

有国外网友称赞太棒,表示很高兴看到TensorFlow
2.0教程中涵盖了最先进的模型。

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笔者之前的博文AI能让杨超越跳舞,背后原理大揭秘就曾经介绍过PIX2PIX技术,PIX2PIX论文链接,PIX2PIXGithub地址,PIX2PIX是基于对抗神经网络GAN的模型,其目标是由图像的轮廓,还原回真实图像。

或许是怀着超越大前辈Cycle-GAN(来自朱俊彦团队)
的意味,团队给自家的GAN起了个非常环保的名字,叫Recycle-GAN

这份教程全面详细,想学CycleGAN不能错过这个:

看到标签是“Bald”的变脸照片,是不是很多读者感受到了一种来自骨髓的凉意,大家多保重!

目前读者可以到这个网站来感受一下如何从一个简笔画出的轮廓转换成真实的图像。

这位选手,入选了ECCV 2018

详细内容

  1. PaddleGAN支持的模型与任务

后来N厂又提出了PIX2PIXHD技术,PIX2PIXHD把之前由PIX2PIX生成的图像分辨率提高了很多。

Recycle之道,时间知道

在TensorFlow 2.0中实现CycleGAN,只要7个步骤就可以了。

PaddleGAN图像生成模型库覆盖当前主流的GAN算法,可简单上手各类GAN任务,也方便扩展自己的研究。

可以说PIX2PIX是后面这些AI换脸、一键“脱”衣等技术的理论基础,正是凭借AI强大的联想及脑补能力使以上应用成为了可能。

Recycle-GAN,是一只无监督学习的AI。

新京葡娱乐场388官网,1、设置输入Pipeline

Pix2Pix和CycleGAN采用cityscapes数据集进行风格转换,StarGAN,AttGAN和STGAN采用celeba数据集对图片进行局部或者整体的属性修改。

CycleGAN:指鹿为马的AI

不成对的二维图像数据,来训练视频重定向(Video Retargeting)
并不容易:

澳门蒲京赌场手机版,安装tensorflow_examples包,用于导入生成器和鉴别器。

STGAN是由百度和哈工大联合研发的模型,提出STGAN方法用于图片/视频的端到端属性转换。对传统方法提出了两点改进,在celebA数据集上转换效果好于已有的方法:

2017年伯克利提出了CycleGAN的理念,CycleGAN论文地址、CycleGAN的Github传送门,CycleGAN使用循环一致性损失函数来实现训练,从而完成将图片中一个域到另一个域的无缝转换。

一是,如果没有成对数据,那在视频变身的优化上,给的老葡京娱乐平台,限制就不够,容易产生不良局部极小值
(Bad Local Minima) 而影响生成效果。

!pip install -q git+

在自编码网络结构中引入选择性属性编辑单元强化了属性编辑的效果。

具体什么是循环一致性损失函数咱们可以找时间详解,简单来说CycleGAN能将图像的主题风格或者某一域主体完美进行切换,具体效果如下:

二是,只依靠二维图像的空间信息,要学习视频的风格就很困难。

2、输入pipeline

提出了将基于属性标签替换为基于属性更改的训练机制。

斑马与马的互转

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在这个教程中,我们主要学习马到斑马的图像转换,如果想寻找类似的数据集,可以前往:

  1. 预训练模型

冬与夏的风格切换