刷新WIDER Face多项记录!创新奇智提出高性能精确人脸检测算法

栏目: 编程工具 · 发布时间: 5年前

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栗子 发自 凹非寺 

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

你说,英伟达StyleGAN能生成这样可爱的老婆,还要什么自行车?

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不不不。包括StyleGAN在内的算法,要么是保留了高级语义,不能在语义层面控制画风;

要么是能学到某个特定领域的画风,但又很难扩展到多种多样的画风。

总结成一句话,就是根本不能定制自己的老婆。

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南加大的两位男子,深感前辈的算法不够用,自行开发了不一样的 老婆生成器:

新的算法基于风格迁移,可以把 画风内容 分开定制。

画风,就是妹子的质感。比如,这张六花晶莹透亮,头发泛着光,脸庞泛着光:

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控制这样的画风,不限内容,就能生成许多反光能力很强的妹子。发色、瞳色、表情都不一样。

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内容,就是妹子的特征。比如,你喜欢蓝发,紫瞳,轻微嘟嘴。

只限内容,不限画风,就会生成许多你想要的妹子:

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△ 俗话说:如果智障有颜色,那么一定是蓝色

老婆定制技能达成,每一天都是人生巅峰。

那么,研究人员是怎么登上巅峰的?

如何拆分画风和内容

预警:前方有晦涩句子,但不超过三句话。

团队说,风格迁移可以表述成一个一般问题 (General Question) 的特定实例 (Particular Instance) 。

那里的数据集,有两个互补的变化因子 (Factors of Variation) ,其中一个是标注好的。目标是训练一个生成网络,能把两个因子拆分开来,独立控制。

具体到生成老婆的任务上来,两个因子就是画风和内容了。

首先,画风是怎样定义的呢?

团队决定把不同的人类画家的作品,标注成不同的画风。

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比如,上面这两个妹子都来自Sayori;下面这两个妹子都来自Swordsouls。

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在这两位艺术家的熏陶之下,AI解锁了两种不同的画风:

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除此之外,还要解决“内容”的问题。

研究人员用了 独立于画风的内容编码 (Style Independent Content Encoding) :训练一个编码器,尽可能多的编码图像内容相关的信息,而不去包含风格信息。

回顾一下,开头出现的那些蓝妹子,就是从这里开始孕育的。

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可是,自编码器生成的图像,自古以模糊著称。

所以,需要有一 双条件生成器  (Dual-Conditional Generator) ,才能生成清晰美好的老婆。

这个生成器,是基于辅助分类器GAN (Auxiliary Classifier GAN) 的原理打造而成。

到这里,自编码器 (第一阶段) 和生成器 (第二阶段) ,一同组成了完整的老婆定制工具。

猫娘爱好者

问题来了,到底是怎样的人类,开发了这个造福人类的算法?

论文的一作,是来自南加大的项思陶,一位每日同猫娘说晚安的少年 (说不定算法也是为了生成猫娘,才开发的) 。

下面是少年的香草cos图,背景为傍晚的实验室。

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安全起见,在下决定不放出完整版。 但你可以自己去找啊。

论文传送门:
https://arxiv.org/abs/1905.10742

少年的个人网站:

https://stormraiser.me/

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