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女版马斯克? 硬核AI所为,最新研发效果惊人!

2021-1-15 21:09| 发布者: editor| |原作者: 贝爽|来自: 雷锋网

摘要: 一则马斯克的恶搞视频在YouTube上火了。一位油管博主用AI【P】出了多个版本的马斯克,效果惊人。


      给人像【P】上浓密的胡须,需要多久?
      这个AI只需要一秒,而且效果逼真,看不出一点破绽。
      最近,一则马斯克的恶搞视频在YouTube上火了。
      一位油管博主用AI【P】出了多个版本的马斯克,重点是效果惊人。比如,这个中年光头版。
      恐怕连马斯克本人见了都会相信吧?
      还有长发飘飘的马斯克。不得不说,女版马斯克也散发着一股女强人的气质。
      这个AI是来自Adobe Research和阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)的一项最新研发成果—StyleFlow算法。
      它非常更擅长在合成图像或真实图像的基础上重新编辑面部属性。除了上述马斯克的面部毛发、年龄、性别处理外,它还可以改变拍照角度、光照、人物表情等等。
       值得一提的是,StyleFlow不仅可以用于人像处理,也可以修改汽车等其他图像属性。
       比如这款【特斯拉】图像可以一秒切换车身颜色。
       接下来,我们来看看这个硬核AI是如何做到的?

比StyleGAN还溜的AI
      提到Style系列不免让人想到StyleGAN,经常关注雷锋网的小伙伴可能会了解,StyleGAN是GAN的变种,它通过生成器和鉴别器的相互battle,也可以达到令人惊叹的面部合成效果。
      而StyleFlow可以说是StyleGAN图像合成的进阶版。
      研究人员在论文中称,GANs(如StyleGAN)在保证高质量输出的条件下,使用(语义)属性控制生成过程的选项有限。同时,由于GAN潜在空间的纠缠性质,沿着一个属性执行编辑很容易导致沿着其他属性的改变。
      因此,他们提出了基于属性条件采样(Attribute-Conditioned Sampling)和属性控制编辑(Attribute-Controlled editing)的StyleFlow。
      其中,属性条件采样,是对具有目标属性的高质量真实图像进行采样;属性控制编辑,是指编辑给定图像,并使其具有目标属性,同时最好地保留源图像的特性。
      从源图像开始,通过使用反向推理和一系列CNF(Continuous Normalizing Flow)功能模块的正向推理来支持属性条件编辑。
      另外,需要注意的是,反向推理和正向推理是由ODE解算器通过计算时间变量上的CNF函数来解决的。
      CNF(连续归一流)功能块可以作为神经网络块来实现。其中,以属性向量at为条件的学习函数,既可以可用于正向推理,也可以用于反向推理。

实验结果
       基于以上原理,研究人员通过使用StyleFlow对给定图像进行了属性条件采样。论文中展示了固定目标姿势下戴眼镜女性的图像(上);面部有毛发的50岁男性图像(中);固定姿势下5岁男孩的微笑图像(下)三类属性的抽样结果。
       可以注意到采样的质量非常高,未编辑的属性在很大程度上保持不变,它验证了网络能够学习底层的语义表示,并进一步用于对图像进行语义编辑。
       接下来,研究人员使用StyleGAN生成的人脸和汽车的潜在空间对StyleFlow进行了评估,并展示了对各类属性进行细粒度分离编辑的结果。
       他们采用了两个评估数据集FFHQ和LSUN Car。前者是1024×1024高分辨率人脸图像数据集,由70000张图像组成,这些图像在种族、年龄和配件方面都是不同的。LSUN-Car是一个512×384分辨率的汽车图像数据集,由16185幅图像组成,这些图像在汽车姿态、颜色和类型方面有很大的差别。
       在定性比较上,StyleFlow对人像角度、光照、表情、性别和年龄的处理,与现有Image2StyleGAN 、 InterfaceGAN 、 GANSpace 方法相比均表现出了一定的优越性。
       在定量比较上也同样如此。下图展示了StyleFlow与其他方法在人脸分类器(Geitgey 2020)评估下得出的SOTA结果。StyleFlow在灯光、姿势、表情等属性上基本达到了最高值。
       以下是在循环编辑一致性方面,StyleFlow的编辑方法在不同排列下基本保持一致(各个属性中使用了平均误差)。

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