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美国人不敢随意说“圣诞欢愉”

发布时间:2021-09-05 15:04:32

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让 AI 画人脸见很多了,如果让 AI 画个空想中的怪物又若何?来看几个,先是人形的:再来个兽形的:还有诡异到说不出来属于甚么型的:你可能会问,这很难吗?究竟此刻用 GAN 生成人脸都能以假乱真,生成怪物只要“瞎画”就好了,又不需要像谁。一名从皮克斯告退又跑去读博的小哥 Vavilala,比来就在研究让 AI 辅助人类原画师设计怪物这件事。他的谜底是:难,但不是统一种难。现在的 GAN 好比英伟达的 StyleGAN2,在生成怪物使命上存在一个年夜问题:只善于改变画面的气概,但里面的怪物在人类看起来仍是统一种。他最先思虑,若何才能让 AI 缔造出新的怪物?要害在节制噪声让 AI 生成怪物图象,起首要面临问题是数据集变了。像 StyleGAN 系列所用的高清人脸数据集 FFHQ 里面,有 7 万张人脸照片,并且都是年夜致朝向正面的年夜头照。固然人的性别春秋肤色脸色纷歧样,但好歹整体布局是不异的,都是一个鼻子两个眼。小哥用的怪物数据集是从 YGOPRODeck 上获得的卡牌游戏《游戏王》中的 1 万多张插画,此中可以算怪物的有 6800 张,这里面的怪物可是甚么样都有。怪物的图片资本原本就少还要分成分歧种类,全身画像在姿式上差别也很年夜,相当因而稀少型数据集。数据集变了,算法也要响应的改变。先看看 StyleGAN 系列原版的算法。StyleGAN 一代继续自 ProGAN,采取渐进式练习,从 4x4 分辩率最先,每层练习到不变再将分辩率翻倍,直到 1024x1024。▲ 来自 Towards Data Science4x4 到 32x32 分辩率层的特点能改变姿式、发型、脸型、五官等能辨认一小我身份的粗粒度特点。从 64x64 到 1024x1024 分辩率层就只能调剂一下皮肤的色彩和皱纹黑点等细节特点了。同时 StyleGAN 系列又靠在每一个分辩率层的卷积后添加噪声取得更丰硕多样的脸部特点,加强图象的质量。在初代 StyleGAN 论文中有如许一个尝试:以下图所示,(a) 是在所有层添加随机噪声,(b) 是无噪声,(c) 是只在 64x64 分辩率及以上的层添加噪声,(d) 是只在 4x4 到 32x32 分辩率的层添加噪声。从成果可以看出,对生成人脸来讲需要在所有层上添加噪声。高分辩率层的噪声可以或许增添脸上和布景物体上的细节 (a、c 对照 b、d),低分辩率层噪声又节制头发的卷曲看起来不那末夸大 (a 对照 c)小哥在用游戏王数据集练习的 StyleGAN2 上做了一样的尝试。成果发现,噪声对生成怪物来讲一样主要,但又有所分歧。用无噪声方式生成的怪物图象在 FID 分数上惨不忍睹 (越小代表生成的图象质量越好)。在所有层插手噪声会好一些,而只在 32x32 分辩率以上的层插手噪声结果会更好。这是由于稀少型的怪物数据集特点太杂太多,画面仍是全身的,噪声改变一点点很轻易就涣然一新。等一下,这莫非不就缔造了新的怪物么?细心看上图,生成的几种怪物资量其实不算高,轻易呈现不完全的特点和几种分歧类型的特点胡乱拼集。点窜噪声获得的图象还不成控,由于噪声是随机生成的,分歧噪声对终究成果的影响也是不成注释的。去失落低分辩率层的噪声这个方式,可以削减噪声对怪物图象粗粒度特点的影响,取得高质量图象图象的同时也保存了经由过程改变噪声取得随机细节的能力。此刻有了合用于生成怪物的魔改版 StyleGAN2,最最先谁人问题,让 AI 设计出新的怪物要怎样做?其实仍是靠去失落低分辩率层的噪声,这么一个简单的改动就可以解决。可控的立异仍是先看一下之前的做法。StyleGAN2 的后续研究中,阿尔托年夜学提出了 PCA 方式 (Principal Component Analysis,主成份阐发)。经由过程 PCA 可以在隐空间中找到代表某种特点转变的标的目的,沿着特定标的目的点窜隐变量 (latent variables) 能做到自力可节制的点窜人脸特点。假如在生成怪物使命上沿用在所有分辩率层添加噪声的练习方式,PCA 的结果又不可了。此时改变隐变量反倒成了对气概的点窜,怪物看起来仍是统一种。改了,但没完全改。在低分辩率层不添加噪声的练习方式再次阐扬了感化。少了低分辩率层噪声的干扰,PCA 方式更轻易找出成心义的点窜标的目的,让 AI 在中心一列原图的根本上设计出新的怪物。还提出适用 Workflow别的值得一提的是,这位小哥不愧是在年夜公司现实营业上熬炼过又回到学术界的,写论文不忘了切磋一下若何打造便利一线设计师操作的工作流程。好比将魔改版 StyleGAN2 摆设到 A100 上推理时候平都可达 0.05 秒,能知足即时操作的要求。再用 Streamlit 东西可以用很少代码建立交互式的图形界面,用滑块一类的控件便利地调剂参数。论文最后展现了利用 GAN 中常见的截断技能 (Trunction)、气概夹杂和 PCA 方式连系,是怎样一步步设计出新的怪物的。论文一作 Vaibhav Vavilala 来自伊利诺伊年夜学厄巴纳-喷鼻槟分校。他的导师是 CV 年夜牛 David Forsyth,《计较机视觉:一种现代方式》的作者。论文地址:https://arxiv.org/abs/2108.08922参考链接:[1]StyleGAN https://arxiv.org/abs/1812.04948[2]StyleGAN2 https://arxiv.org/abs/1912.04958[3]PCA https://arxiv.org/abs/2004.02546[4]https://towardsdatascience.com/progan-how-nvidia-generated-images-of-unprecedented-quality-51c98ec2cbd2。
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