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新垣结衣夫妇的孩子长啥样,用 BabyGAN 预测试试

2021-5-21 01:00| 发布者: 每日快报| 查看: 78

据【江西社区】获悉:

「老婆嫁人了」、「星野源夺妻之痛」、「爷青结」……星野源和新垣结衣官宣结婚后,不少网友发出了如上感叹。

剧中两位主角原本是“契约结婚”,后终成眷属二人曾共同出演日剧《躲避可耻但有用》

还有一波网友在坦然接受「失恋」现状后,转而关怀起新垣结衣和星野源的孩子来,生怕孩子长得不像妈妈。

微博网友对二人孩子长相,表现出了极大关心

借助开源模型 BabyGAN,我们预测了新垣结衣和星野源未来孩子的长相。

「大河」是《逃避虽然可耻但有用》剧中,二人孩子的名字。

根据 BabyGAN 的预测,如果新垣结衣跟星野源的孩子是个女孩的话,那么不同年龄的大河可能长这样:

BabyGAN 生成的女儿成长动图

如果大河是个男孩的话,那么不同年龄的大河可能长这样:

BabyGAN 生成的儿子成长动图

BabyGAN 是一个基于 StyleGAN 的儿童长相预测器,可以基于编码器和生成器,输入父亲和母亲的图像,经过神经网络的处理后,生成或预测未来孩子的长相。

预测方法: 使用基于 GAN 架构的神经网络模型,从输入的父母图像中提取 latent representation,然后用算法将其按一定比例混合,生成孩子图像。

父亲(左)、预测长相(中)、母亲(右)

利用 latency direction,可以改变年龄、面部朝向、情绪及性别等参数。

项目地址: 

https://github.com/tg-bomze/BabyGAN

编码器: 

https://github.com/pbaylies/stylegan-encoder

1、从本地加载训练好的 BabyGAN 模型

2、准备父母双方图像,并猎取其 latent representation

3、用模型生成孩子的面容

4、调整孩子的性别、年龄等参数,生成符合需求的孩子图像

调整孩子性别、年龄等属性的示意动画

安装环境:Python:3.6;TensorFlow:1.15

注意事项:本教程推举使用 GPU 运行

教程地址:

https://openbayes.com/console/openbayes/containers/WOpfLGoTdkg

1、准备工作

2、准备父母图像

3、生成孩子图像

4、生成具有某些特征的孩子图像

查看完整教程:

https://openbayes.com/console/openbayes/containers/WOpfLGoTdkg

BabyGAN 模型基于 StyleGAN,除此之外,基于 StyleGAN 和 StyleGAN2,还派生出了诸多优质开源项目。

StyleALAE 是一个基于 StyleGAN 生成器的对抗隐性自动编码器,它不仅可以生成图像质量与 StyleGAN 相当的 1024 x 1024 人脸图像,而且在同样的分辨率下,还可以基于真实图像进行人脸重建和属性更改。

StyleALAE 架构示意图

StyleALAE 编码器使用 Instance Normalization (IN) 层来提取多尺度风格信息,这些信息通过可学习的多重线性映射 (learnable multilinear map),组合成隐式代码 w。

相关论文:

https://arxiv.org/pdf/2004.04467.pdf

项目地址:

https://github.com/podgorskiy/ALAE

虽然使用 StyleGAN 可以轻松生成高质量、多样化、逼真的图像,但是使用(语义)属性操纵生成过程、同时又保持高质量输出,实现起来却并不简单。此外由于 GAN 潜在空间的纠缠特性,沿着一个属性编辑很容易引起其他属性的变化。

为了解决纠缠潜在空间的条件化探究中,属性条件化采样 (attribute-conditioned sampling) 和属性条件化编辑 (attribute- conditioned editing) 的问题,科研人员提出了 StyleFlow。

如只更改光照、姿势、表情、性别等而不引起其他属性的变化利用 StyleFlow 可以针对某一属性进行修改

用 StyleFlow 对真实图像进行非顺序 (non-sequential) 编辑,针对老年人、非对称等极端图像时,效果优于并发方法 (concurrent method)。

相关论文:

https://rameenabdal.github.io/StyleFlow/

项目地址:

https://github.com/RameenAbdal/StyleFlow

pSp 是一个用于图像到图像转换的 StyleGAN 编码器,它基于一个新型编码网络,可以直接生成一系列风格向量,这些风格向量被输入到预训练 StyleGAN 生成器中,形成扩展的 w+ 潜在空间。

在 pSp 中,编码器无需额外优化就可以直接将真实图像嵌入 w+ ,且利用编码器可以直接解决图像到图像的转换任务,并将其定义为从输入域到潜在域的编码问题。

人脸正面化、图像修复和超分辨率场景中的成果展示pSp 在 StyleGAN 反演、多模态条件图像合成

pSp 可以在不改变结构的前提下,处理各种各样的图像转换任务,如由分割图生成人脸图像、人脸正面化、超分辨率等。

相关论文:

https://arxiv.org/abs/2008.00951

项目地址:

https://github.com/eladrich/pixel2style2pixel

GenForce 是一个适用于 StyleGAN、StyleGAN2、PGGAN 等深度生成模型的高效 PyTorch 库,它具有以下特点:

1、分布式训练框架

2、训练速度快

3、模块化设计,适用于新模型的原型制作

4、与官方 TF 版本相比,高度再现了 StyleGAN 的训练

5、包含众多带 Colab demo 的预训练 GAN 模型

部分 GenForce 相关项目及论文

相关论文:

https://genforce.github.io/

项目地址:

https://github.com/genforce/genforce

完整教程传送门:

https://openbayes.com/console/openbayes/containers/WOpfLGoTdkg

Colab 传送门:

https://colab.research.google.com/github/tg-bomze/BabyGAN/blob/master/BabyGAN_(ENG).ipynb

江西社区提供


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