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StyleGAN玩出新高度!生成999幅抽象画,人人都是毕加索(附代码)

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发表于 2019-4-8 15:45:33 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自 中国
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新智元原创
2 ?: _" w. K% W& U- X9 L0 L【新智元导读】英伟达推出的StyleGAN在前不久大火了一把。今日,Reddit一位网友便利用StyleGAN耗时5天创作出了999幅抽象派画作!不仅如此,他还将创作过程无私的分享给了大家,引来众网友的一致好评。
6 n3 [: B. h& f, l  B: V* r0 S2 S/ w+ z& z0 y" V1 s
人人都能当抽象派画作大师了!" e, [# A  y) x& H5 L$ ]5 w
去年,佳士得拍卖会上拍卖了一副由AI创作的肖像画——《爱德蒙·贝拉米的肖像》,该画最终售价43.25万美元(301万元人民币),远远超过了7000到1万美元的预计售价,同时也引发了人们对人工智能作画的热烈探讨。- |6 L+ Z* E+ Y+ S: g

* @5 g% e$ K! b% \, q爱德蒙·贝拉米的肖像  p/ g) t1 u' q; b$ u4 a, B  q
今天,Reddit上一位网友利用StyleGAN训练生成了999幅抽象派画作!4 E- @" c$ B3 v& T( {

, V) {! p) F' w$ p" B+ m0 z生成的其中一幅画作
8 T% g8 u9 H2 H; s- A, y: v( i这项工作使得其他网友们羡慕不已:0 q% j# t4 A8 |1 d, j

0 H4 B9 c; m7 Q+ b0 t: p1 u. v那么,这999幅AI生成的画作中,是否又会出现天价作品呢?值得拭目以待。
' e8 a6 q; Q6 r9 T7 K+ B利用StyleGAN训练生成抽象派画作 这位名为“_COD32_”的网友在Reddit上毫无保留的分享了这项工作的创作过程。# }( G" {. ?+ I! R& c
& e6 d" E$ z( C7 e
Reddit地址:5 B; s0 R9 |* L7 q; V' w3 k/ c9 K
在模型方面,采用的依旧是去年英伟达爆款StyleGAN,这是一种新的生成器架构,基于风格迁移,将面部细节分离出来,由模型进行单独调整,从而大幅度超越传统GAN等模型。
. P0 Y* N! R' N* T( n* K
9 @# Y' b/ o" x/ t, w: F: r英伟达StyleGAN GitHub官方地址:- v3 D( X* A5 _# R& I
在数据方面,采用的是Kaggle上名为”Painter by Numbers“项目中的数据集,其中大部分的图像数据来源于WikiArt.org网站。" [4 F6 H' b. B4 t
, A/ J9 v, A" G5 f/ ^" Z, W
Kaggle地址:9 V2 D1 m* t" R; L# c
其中,只采用了≥1024X2014的图像。在GTX 1080 TI上的训练时间大约是5天。4 ^# K, ~6 @' G8 Q' V
不过作者表示,该模型试图生成人脸的部分并不是很完美,但其它部分还算可以; W/ t& G+ W* W" S+ W5 E1 ?* b& {
例如下面两个随机向量之间的快速隐空间差值(latent space interpolation):
0 h+ l, H7 B3 G4 W3 E8 {4 P% ^6 X# k: J6 [. M! P1 n0 n  v
同时,作者也给出了训练好的模型和Jupyter Notebook地址:/ p- G* H& N# Q7 M$ s
https://mega.nz/#!PsIQAYyD!g1No7FDZngIsYjavOvwxRG2Myyw1n5_U9CCpsWzQpIo. e+ u+ U$ T: q! ]" E, B+ x
英伟达“造假”黑科技:StyleGAN简介 2 @$ d. _7 C' g' [: N# w7 f! Z
StyleGAN是英伟达提出的一种用于生成对抗网络的替代生成器体系结构,该结构借鉴了样式迁移学习的成果。新结构能够实现自动学习,以及无监督的高级属性分离(比如在使用人脸图像训练时区分姿势和身份属性)和生成的图像(如雀斑,头发)的随机变化,并能在图像合成和控制上实现直观化和规模化。" Y& w7 [/ I3 [" s! p4 R+ t
新模型在传统的分布质量指标方面实现了提升,并且更好地解决了潜在的变量因素。为了对插值质量和分解进行量化,本模型提出了两种适用于任何生成架构的自动化新方法。以及一个新的、高度多样化、高质量的人脸数据集。* ^6 J- m' |$ e& ]+ \7 r
英伟达研究人员在论文中写道,他们提出的新架构可以完成自动学习,无监督地分离高级属性(例如在人脸上训练时的姿势和身份)以及生成图像中的随机变化,并且可以对合成进行更直观且特定于比例的控制。
6 S/ }+ E4 X+ a! A- O( V) h) o3 q换句话说,这种新的GAN在生成和混合图像,特别是人脸图像时,可以更好地感知图像之间有意义的变化,并且在各种尺度上针对这些变化做出引导。4 A3 p  {3 g$ }( s
例如,研究人员使用的旧系统可能产生两个“不同”的面部,这两个面部其实大致相同,只是一个人的耳朵被抹去了,两人的衬衫是不同的颜色。而这些并不是真正的面部特异性特征,不过系统并不知道这些是无需重点关注的变化,而当成了两个人来处理。
* l0 i/ Q+ J( \' f" ^1 f; f8 U, [; t7 ?6 Y* N
在上面的动图中,其实面部已经完全变了,但“源”和“样式”的明显标记显然都得到了保留,例如最底下一排图片的蓝色衬衫。为什么会这样?请注意,所有这些都是完全可变的,这里说的变量不仅仅是A + B = C,而且A和B的所有方面都可以存在/不存在,具体取决于设置的调整方式。; ~! z6 b! l2 n# Q' c# y( M
下面这些由计算机生成的图像都不是真人。但如果我告诉你这些图像是真人的照片,你可能也不会怀疑! R0 d- ~0 w0 h4 D7 @( G- O
5 R) r  G- ^3 r/ |6 X/ X
效果如此出众的StyleGAN一经开源就成了“网红”,由该模型生成的假脸几乎完全可以乱真,即使是放大了仔细看,大多数情况下依然难以分清,其难度堪比“大家来找茬”。
3 L3 X9 ]" {+ k$ d为此,有人甚至专门写了一篇指南,专门指点那些有兴趣“鉴脸”的人,该文总结出了StyleGAN生成假脸的几处常见的破绽。不过,这些破绽大部分是在图片背景、配饰、衣物等附加元素上找到的,面部本身的破绽虽然也有,但显著性和易见性都要下降一个档次。3 G, P. H/ F! R" w: o5 U  [8 i

8 H! s2 g4 P4 T( S& ~7 W上图的StyleGAN生成图像在面部上几乎无破绽,但左右耳的首饰不对称% z9 k1 a) {8 `/ \
被玩坏的StyleGAN:从“假人脸”到“假房子”,生成世间万物 StyleGAN生成假脸图像的逼真程度令人惊艳,但这么厉害的模型只能用来生成假人脸吗?显然不是。很快,越来越多的吃瓜群众发现了StyleGAN的更多潜力。比如生成假的出租房。" i: s, n4 r; k; ^
前不久,就有好事者利用StyleGAN生成了一个假的Airbnb租房网站,上面从房源图片、地址、再到租客的评论和打分没有一个是真实的,全是StyleGAN的杰作。
- U. @) s1 ]) T
& p* E# N* K' P2 L# n. k假房生成网站 thisairbnbdoesnotexist.com,每次刷新都会出现一个虚假的房源,网页上的照片、文字描述、发布人头像均由计算机自动生成。由于使用的模型非常简单,文字描述多有不合逻辑之处,但乍看上去还是能以假乱真。来源:假房生成网站 thisairbnbdoesnotexist.com
$ E  n5 l6 s& O; U1 i$ u/ G6 M3 o
) _6 R7 k1 i4 @# y* wAirBNB网站截图,避免广告嫌疑做了虚化处理) S  |; o0 ^- R, m8 u0 p* b
根据Christopher Schmidt在Twitter的介绍,生成每个网页用一块GPU只需0.5秒,相关代码开源,你可以在这里找到:! q. U$ T' o% [* A( W
这个“假房源”网站是怎么做的? 网站上的图像当然由著名的图像生成模型StyleGAN生成,文本则来自在一个AirBNB列表(文末链接[1])上训练的语言模型,主要基于Tensorflow的“Predict Shakespeare with Cloud TPU”(https://t.co/sJoUbwZ2UL)。! ]+ P! ^+ G0 V8 s

2 }7 B* [+ ^% t这个文本生成模型似乎是个两层的前馈LSTM(文末链接[2]),主要是用它来独立训练生成房屋列表中的标题、描述、房主姓名、地理位置等,然后组合生成综合列表。
* G0 B9 r6 m- e) _! T+ }& c每个模型的输出都是预先生成的,每5秒创建一个新的列表(网页)。唯一的修改是根据文本稍微调整序列大小。
% v8 D7 W3 j* C1 v下面是Christopher Schmidt在Twitter上对这个“假房子”网站的简要介绍,包括灵感来源、大致结构、构建页面使用的框架和训练方式等。
& {2 T! O+ H3 K! U* }% {: M- _本页面在开发时主要使用以下几种模型:在构建图片和卧室照片时使用StyleGAN,一些文本网络的训练使用了tf.keras来生成地点名称、房主姓名、标题和描述。此外还使用了Tensorflow的实例代码)9 g8 Z+ f5 A6 G1 G
所有的数据训练过程都在谷歌的Colab上完成,该平台上可以免费使用GPU和TPU来训练和生成数据。8 _$ R  u* }# X0 ]/ {: ^0 k

0 q6 K/ ^2 x* [  |3 B, A每个模型都可以做出独立的预测,所以会经常出现各部分信息不相配的情况,比如描述信息中说某套房子有一间卧室,但列表信息中显示有四件卧室,或者外观和名字排列不齐等。* v6 U0 C: r0 K9 p2 j* C9 y3 ~" T
但总的来看,这个过程是比较理想的,我在这个学习过程中也获得了不少乐趣,进一步掌握了一些模型的使用技巧。这里要感谢Colab平台,更感谢StyleGAN社群的出色研究成果。6 ?9 l  f1 j2 u6 U2 Z1 n9 L5 `
3 ~  Q. s& [: d
有了这个思路,应用方向什么的就不用愁了,基于StyleGAN模型的假简历、假食物、假猫咪等等如雨后春笋一样不断涌现。甚至有人把这些“造假成果”汇总到了一个网站,叫“这些东西都不存在”。, C7 a( \3 A+ q  w
这样看来,StyleGAN已经火到了几乎要被“玩坏”的程度。未来再出现什么样的假货,可能已经不取决于模型本身,而是程序员们的脑洞了。2 [! L2 r0 E: @1 b
介绍了这么多,大家是不是也想玩一玩StyleGAN呢?打开下方链接,快去尝鲜吧!
* [! ?+ E/ I) i0 f% N参考链接:
, w, i; i3 u0 x; y- L$ o【2019新智元 AI 技术峰会精彩回顾- @2 ]- u: V4 m' [- Q* P, R1 s
2019年3月27日,新智元再汇AI之力,在北京泰富酒店举办AI开年盛典——2019新智元AI技术峰会。峰会以“智能云•芯世界“为主题,聚焦智能云和AI芯片的发展,重塑未来AI世界格局。
) V9 A, }  u; T+ x4 B  n2 P: \6 K同时,新智元在峰会现场权威发布若干AI白皮书,聚焦产业链的创新活跃,评述AI独角兽影响力,助力中国在世界级的AI竞争中实现超越。
# ?' \$ y( m% y* ?$ B$ M% d$ n
9 f$ }) a6 l; y2 I, f0 A( J, ]
: z. G9 Q6 V+ |来源:http://www.yidianzixun.com/article/0LgHwMRr
/ B# F6 m. p9 B8 H/ y- f( E( |免责声明:如果侵犯了您的权益,请联系站长,我们会及时删除侵权内容,谢谢合作!

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