ai 明星合集,明星ai换头

机器之心报导

机器之心内容编辑部

深度神经网络去纹身的运用,看上去有很大的运用发展潜力。

有一些情况下,大家必须把一些人的身上的纹身遮盖掉,以防止让人仿效。有的情况下大家仅仅单纯性地好奇心,想要知道一些超级大明星要是没有纹身会是什么样子。来源于印尼的机器学习学者 Vijish Madhavan 近期开源系统的一个机器学习专用工具 SkinDeep 达到了大家的要求。

网民们也应用这一专用工具去解决了一些画了中重度纹身的人物图片,效果还不错。

此项目地作者 Vijish Madhavan 在看了加拿大歌手贾斯丁 · 比伯的 MV《Anyone》后,萌发了做这一新项目的方案。贾斯丁 · 比伯在化妆造型师的协助下花了很多钟头的時间才把他的一身纹身遮盖掉。

MV 视頻的效果近乎完美,由于制作小视频輸出是十分艰难的,因而新项目作者挑选图像来解决。此项目地起始点是深度神经网络能不能担任此项工作中,与 photoshop 对比又怎样?

新项目详细地址:https://github.com/vijishmadhavan/SkinDeep

有些人会问,为什么不把纹身立即 PS 掉?Photoshop 能够 造成很好的效果,但难题是应用 Photoshop 必须专业技能,假如用 PS 解决纹身得话,你很有可能必须耗费好多个钟头的時间去装饰全部图像。

大家先看来一下效果怎样?斯托克顿 · 艾弗森(英国运动员)的纹身便是用这一实体模型除掉的。

下面的图中第一个人行为键入图像,第二个人行为輸出图像,輸出結果显著觉得到纹身被去除开。

面部有很多聚集纹身的图像,也有别的装饰设计,AI 的纹身除去效果也很好:

与技术专业图像图像处理软件 photoshop 对比,效果也非常好:

看上去 SkinDeep 的效果还不错,但假如纹身是五颜六色的,还会继续有一些残余的印痕。

项目简介

依据作者详细介绍,进行这一新项目必须很多的图像对,由于沒有适合的数据集,许多情况下训炼內容选用生成数据信息来进行,从总体上:

最先将 APDrawing 数据集图像对与一些情况除掉纹身设计方案的图像累加在一起,应用 Python OpenCV 完成;

制作数据集有线框造型艺术对,能够 仿真模拟纹身线框,这将有利于实体模型学习培训和删掉这种线框;

APDrawing 数据集仅有头像图片,针对全身上下图像,新项目作者选用了之前的新项目 ArtLine,并将輸出与键入图像累加在一起;

ImageDraw.Draw 与山林翠绿色(forest green colour)色码一起应用,并任意置放在人体图像上,类似 fast.ai 中的 Crappify ;

Photoshop 也被用于在必须弯折和视角更改的目标上置放纹身。

这一新项目是由 Fast.AI 库搭建的,你需要安裝 fastai 1.0.61 版(以及依靠库),及其 PyTorch 1.6.0,不兼容高些的版本号。

试着这一项目地更快方式 便是在 Colab 上:

https://colab.research.google.com/github/vijishmadhavan/SkinDeep/blob/master/SkinDeep.ipynb

它的輸出限定为 500 清晰度。

限定

去纹身的机器学习实体模型尽管看上去并不繁杂,但在现实世界稀奇古怪的状况下,有时候依然会发生一些「3d贴图不正确」的状况。此项目地搭建者表明,因为欠缺数据集适用,因此 用以训炼的数据集容积比较有限。此外,假如有些人纹了五颜六色纹身,也许人工智能技术现阶段或是认不得的。

假如这一效果被制成网址,或是变成美肤 app 的一个ps滤镜,那么就太棒了。最终,SkinDeep 能否相反给人加纹身呢?「试衣服」的效果也许能火起來。

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