Allbet:这个假发太真切!GAN帮你换发型,alignment步骤去掉生硬感

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新智元报道

泉源:GitHub

编辑:小匀

【新智元导读】Tony先生不能给你的,GAN给你!这个名为Barbershop的手艺能帮你实验差其余发型和发色。重点是:新发型与您的头完善融合,完 全 没 有 生 硬 感!

剃头总是差强人意?

醒醒吧!有些发型不适合你!

若是能在剃头前,把这几个发型「试用」就好了。

Tony先生无法给你的,GAN给你。

最近,一个基于GAN的项目Barbershop火了!它不仅可以改变你的头发气概,还可以从多个图像实例中改变颜色。

主要的是,差异于一样平常的换头发AI,这次的效果让你的脸与新头发完善融合。

一头真切的「假发」:发型、颜色任你选

把这三样器械交给算法,你就能看到自己的发型合不合适。

1 自己的照片;

2 一张你想拥有的发型的人的照片;

3 另一张你想实验的头发颜色的照片(或统一张)

例如,我的原生发型是这样的:

来试验一下别样的发型:

换个直发试试?

颜色太显老?换一个试试!

怎么样是不是新发型与您的头完善融合?再也没有生硬感?

为了确定这个项目相符民众审美,作者还对396名介入者举行了用户研究。谜底是:GAN给出的解决方案在95%的情形下都是他们首选的!

量化效果

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这是若何做到的?

去掉生硬感!在GAN中加入对齐(alignment)步骤

GAN架构可以学习将一个图像的特定特征或气概移植到另一个图像上。虽然它并不是一项新手艺了,然则关于它的应用一种充满新鲜劲儿。

但也有一些细节给GAN的应用带来挑战,譬如:光线的差异带来了遮挡,在两张照片中的头部可能会泛起差异,会带来生硬感。

通常情形下,这些使用GANs的手艺会试图对图片信息举行编码,并在此编码中明确识别与头发属性相关的区域来切换它们。但只有当两张照片的拍摄条件类似时,这种换头发的效果才会很好――不外,这很难。

因此,作者不得不想点设施。

首先,将换头发分为两个层级:结构(structure)和外观(appearance)。

结构是指头发的几何形状――卷曲的、海浪的照样直的。外观指的是深度编码的信息,包罗头发颜色、纹理和照明。

这里的目的是将特定图片的发型和颜色移植到自己的图片上,同时根据图片的光照和属性改变效果,使其一次就能到达令人信服的真实效果,削减步骤和错误泉源。

StyleGAN2架构

为了实现这一目的,作者在GANs中增添了一个缺失但必不能少的对齐(alignment)步骤。

事实上,它不是简朴地对图像举行编码和合并,而是根据差其余支解掩码稍微改变编码,使两幅图像的隐蔽代码加倍相似。正如前面提到的,它们都可以编辑头发的结构和气概或外观。

我们知道,GANs使用卷积对信息举行编码。这意味着它使用卷积核来降低每一层的信息规模,并使其越来越小,从而迭代地去除空间细节,同时对所发生的输出的一样平常信息给予越来越多的价值。

这些信息是从差其余图像中提取的,但现在,若何合并这些信息,才使效果看起来真切些呢?

流程示意图

这是用图像的支解图完成的。更准确地说,是在我们的目的和参考图像的对齐版本的基础上,天生这个想要的新图像。参考图像是我们自己的图像,而目的图像是我们想要应用的发型。这些支解图告诉我们图像包罗什么以及它在那里,头发、皮肤、眼睛、鼻子等。

支解图

行使这些来自差异图像的信息,他们可以在将图像发送到网络举行编码之前,使用基于StyleGAN2的改良架构,根据目的图像结构对齐。

然后,对于外观和光照问题,他们从目的图像和参考图像中找到这些外观编码的适当夹杂比例,用于相同的支解区域,使其看起来尽可能的真实。

对比一下就知道效果:左是没有对齐的效果,右是本文的方式。

是不是顺眼许多?

固然,这个历程有点庞大,详细细节都可以在论文中找到。

但请注重,就像大多数GANs的实现一样,他们的架构需要被训练。在这里,他们使用了一个在FFHQ数据集上训练的StyleGAN2基础的网络。然后,由于他们做了许多修改,正如适才讨论的,他们用198对图像作为发型转移的例子,第二次训练他们修改后的StleGAN2网络,以优化模子外观夹杂比例和结构编码。

Fail examples.

详细细节参见:

GitHub地址:https://github.com/ZPdesu/Barbershop

论文:https://arxiv.org/pdf/2106.01505.pdf

参考链接:

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     发布于 2021-06-29 00:00:07  回复
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