推薦幾個(gè)好玩的AI算法，太逗了！
DualStyleGAN
高分辨率的肖像風(fēng)格遷移算法??DualStyleGAN??。
給定一張真人圖片??A??：
圖片A
再給一張圖片??B??，就是要變換的風(fēng)格：
圖片B
算法會(huì)將圖片??A??根據(jù)圖片??B??的風(fēng)格進(jìn)行風(fēng)格遷移，生成圖片??C??：
圖片C
這個(gè)效果還不錯(cuò)吧？
這樣我們就可以根據(jù)自己喜歡的動(dòng)漫角色，對(duì)自己的肖像進(jìn)行風(fēng)格遷移了。
一起看下更多的算法效果：
第一列原始圖像，第二列參考的風(fēng)格，第三列算法生成的效果。
這個(gè)算法，可以應(yīng)用到一些有頭像需求的場(chǎng)景，提供用戶一些可選的漫畫(huà)風(fēng)格，生成自己喜歡的肖像。
??DualStyleGAN??算法剛剛開(kāi)源，已獲得近??300??的star。
項(xiàng)目地址：
算法運(yùn)行官方提供了三種方法。
沒(méi)有任何編程基礎(chǔ)的小伙伴，可以體驗(yàn) Web 網(wǎng)頁(yè)。
上傳圖片即可體驗(yàn)。
另外兩種就是 Colab 環(huán)境和本地搭建。
Colab 不需要自己安裝一些第三方依賴，有“梯子”可以直接打開(kāi)運(yùn)行。
想本地測(cè)試的小伙伴也可以本地部署，官方提供了 Conda 的環(huán)境，直接創(chuàng)建一個(gè)虛擬環(huán)境即可。
conda env create -f ./environment/dualstylegan_env.yaml
詳細(xì)的內(nèi)容，各位小伙伴直接看??README??吧。
最后再放一組驚艷的效果。
RQ-VAE Transformer
經(jīng)常看我文章的小伙伴，應(yīng)該看過(guò)我寫(xiě)的 NüWA（女?huà)z）、DALL-E 算法。
今天要介紹的算法??RQ-VAE Transformer??在文字轉(zhuǎn)圖片任務(wù)上效果更好。
任務(wù)就是根據(jù)一段文字描述，生成對(duì)應(yīng)描述的圖片。
比如：
??A cheeseburger in front of a mountain range covered with snow.??
雪山前的芝士漢堡。
算法根據(jù)我們的文字描述，生成對(duì)應(yīng)的圖片。
再比如：
??a cherry blossom tree on the blue ocean.??
藍(lán)色海洋上盛開(kāi)的櫻花樹(shù)。
算法主要分為兩個(gè)階段：RQ-VAE 和 RQ-Transformer。
前者負(fù)責(zé)編碼，后者負(fù)責(zé)生成。
算法也是剛剛開(kāi)源：
項(xiàng)目地址：
本項(xiàng)目只支持本地環(huán)境，第三方庫(kù)可以直接根據(jù)??requirements??進(jìn)行安裝。
pip install -r requirements.txt
大家可以去體驗(yàn)下，有些效果挺有意思。
VFD
DeepFake 換臉技術(shù)越來(lái)越多。
換臉的圖片和視頻都太逼真了，有時(shí)候肉眼很難判斷。
??VFD??通過(guò)技術(shù)手段，可以幫助我們分析圖片的真假。
它也是 2022 年的 CVPR，剛剛開(kāi)源。
至于效果，大家就自行測(cè)試吧。
項(xiàng)目地址：
絮叨
從 2022 年的 CVPR 來(lái)看，3D 重建相關(guān)的，還有 Transformer 的內(nèi)容，一直挺多。
后面看情況再分享一些 3D 重建的吧。
