本文經(jīng)AI新媒體量子位（公眾號(hào)ID:QbitAI）授權(quán)轉(zhuǎn)載，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系出處。

畫(huà)畫(huà)手殘，也想搞出一個(gè)逼真人像？

這個(gè)可以有。

油管（Youtube）上的一位小哥，就用一個(gè)簡(jiǎn)單的小程序辦到了！

效果還不錯(cuò)！分辨率和逼真度應(yīng)有盡有。

你要知道，草圖可是這樣的……

見(jiàn)鬼了。

畫(huà)畫(huà)手殘黨的AI人臉生成作品

第一組的首戰(zhàn)告捷，小哥決定換個(gè)性別看看。

OK，性別識(shí)別成功✅，就是看起來(lái)有點(diǎn)“瘆人”。

要怪就怪小哥的“靈魂”畫(huà)技吧……

下一組——

作者逐步畫(huà)臉、頭發(fā)、眼睛……讓大家看看AI是怎么一步步生成人像的。

看起來(lái)，隨著細(xì)節(jié)的完善，人臉也被訓(xùn)練得隨之豐富起來(lái)。

接下來(lái)，腦洞大開(kāi)的作者居然畫(huà)起三角形/芒果形/方形/梨形人臉……

要玩壞了嗎？

NO!

管他什么臉型還是歪耳朵斜眼睛，都成功了。結(jié)果還算滿(mǎn)意，有一張顏值居然還可以。

那，畫(huà)個(gè)鳴人看看？

現(xiàn)實(shí)世界里的鳴人會(huì)長(zhǎng)什么樣子呢？

[[393649]]

救命！🆘?。?！

……

后面小哥又整了兩組：

△Minecraft中Steve的AI人像：還原了方方的頭發(fā)

△動(dòng)畫(huà)片角色Rick Sanchez的AI人像: 神似邁克爾·杰克遜？

有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)AI居然能夠基本呈現(xiàn)相應(yīng)原人物的皺紋和膚色，再加上上面鳴人AI的頭像也“歪打正著”的黃頭發(fā)。

這么神奇？

但作者調(diào)侃：是魔法……

靈感來(lái)自一篇論文

這個(gè)想法的提出和程序的實(shí)現(xiàn)者是一位網(wǎng)名叫做“Stochastic Machine”（隨機(jī)機(jī)？）的小哥。

靈感來(lái)自一篇論文——

《Encoding in Style: a StyleGAN Encoder for Image-to-Image Translation》

這篇論文講技術(shù)人員如何在styleGAN頂層訓(xùn)練了一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)將源圖像映射到styleGAN模型的輸入，最終輸出高質(zhì)量的目標(biāo)圖像。

其中有三個(gè)有趣的實(shí)例。

1、將側(cè)著的人臉輸出為相應(yīng)的正臉（Face Frontalization）

2、將一個(gè)糊了的人臉生成為一張高分辨率的人臉（Super Resolution）

但是還原的最接近長(zhǎng)相不止一種。

3、和pix2pix非常相似的條件圖像合成（Conditional Image Synthesis）

編碼器輸入一張手繪或face mask，就能生成一系列高清真人頭像！

pix2pix是在GAN的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)出的一個(gè)算法，完成成對(duì)的圖像轉(zhuǎn)換，可以得到比較清晰的結(jié)果。

GAN（Generative Adversarial Networks），生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，是一種深度學(xué)習(xí)模型，是近年來(lái)復(fù)雜分布上無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)最具前景的方法之一。

小哥對(duì)最后一個(gè)效果表示非常贊許和感興趣。并轉(zhuǎn)念一想：

也許我可以做個(gè)簡(jiǎn)單的程序來(lái)實(shí)現(xiàn)信手涂鴉一鍵生成高逼真AI人臉。

說(shuō)干就干，小哥先前就搞了一個(gè)基于pix2pix技術(shù)的草圖生成人臉程序。

無(wú)奈效果相去甚遠(yuǎn)——根本不是人！

現(xiàn)在他將原代碼結(jié)合這篇論文的技術(shù)，做成了這樣一個(gè)簡(jiǎn)單的應(yīng)用程序。不管你的畫(huà)功有多爛，都能生成一張像模像樣的高逼真AI人臉。

AI人臉生成技術(shù)：從模糊到難辨真假

一開(kāi)始，很多AI人臉生成作品（技術(shù)基于GAN）只能勉強(qiáng)模仿出一個(gè)人類(lèi)的臉的大概樣子，但是多少都有點(diǎn)“糊”(lack quanlity)。

且不說(shuō)有的生成的還只是黑白的人像。

2019年，StyleGAN的出現(xiàn)讓AI圖像生成技術(shù)邁出了超一大步！

該技術(shù)生成的人像終于能夠逼真到“如果我不說(shuō)，你就根本猜不出來(lái)我是AI”了！

StyleGAN是基于GAN開(kāi)發(fā)的模型。

StyleGAN中的“Style”是指人臉的各種屬性，包括臉型、發(fā)型等，還有人臉膚色、是否有皺紋等細(xì)節(jié)。不同的“畫(huà)法”，可以精確控制人臉不同的“style”。

上面“隨機(jī)機(jī)”小哥用到的StyleGAN2是對(duì)StyleGAN的改進(jìn)。

基于這項(xiàng)技術(shù)的人臉生成應(yīng)用數(shù)不勝數(shù)，這位小哥的最大不同就是不需要你按著底圖臨摹加工，也不需要你有多好的畫(huà)畫(huà)技術(shù)，多“靈魂”都能給你生成相應(yīng)的高逼真人像！

不過(guò)有人表示小哥這個(gè)程序生成的肖像大多具有印度(次大陸)常見(jiàn)的人臉特征。

當(dāng)然，小哥說(shuō)這都是在相應(yīng)的數(shù)據(jù)集（CelebA-HQ）上訓(xùn)練的結(jié)果。