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我用“丧尸生成器”给爱豆们换了妆,效果太鬼畜!

文章出处:华体会app官网 人气:发表时间:2021-11-05 02:19
本文摘要:我用“丧尸生成器”给爱豆们换了妆,效果太鬼畜! 万圣节要来了! 两千多年前,凯尔特人相信,寒冷的第一天,故人的亡魂会回到故宅地在活人身上找寻圣灵,借此再生,这是人死后得到更生的独一但愿。而活人则恐惧死人的魂灵来夺生,于是在10月31日这一天人们熄调火炉,把本身妆扮成「妖妖怪怪」把灵魂吓走。厥后,欧洲基督教会便把11月1日定为“万圣节”,并一直延续到了今天。 不外,如今万圣节已经酿成了人们娱乐、恶搞的节日,人们尤其热衷于制造诡异的面部妆效捉摸伴侣。

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我用“丧尸生成器”给爱豆们换了妆,效果太鬼畜! 万圣节要来了! 两千多年前,凯尔特人相信,寒冷的第一天,故人的亡魂会回到故宅地在活人身上找寻圣灵,借此再生,这是人死后得到更生的独一但愿。而活人则恐惧死人的魂灵来夺生,于是在10月31日这一天人们熄调火炉,把本身妆扮成「妖妖怪怪」把灵魂吓走。厥后,欧洲基督教会便把11月1日定为“万圣节”,并一直延续到了今天。

不外,如今万圣节已经酿成了人们娱乐、恶搞的节日,人们尤其热衷于制造诡异的面部妆效捉摸伴侣。但凡是一个令人惊恐的“丧尸妆”要花费十几个小时,几多有些让人头疼。

那么,有什么方法可以一键生成惊悚的丧尸妆呢? 万圣节定制『丧尸生成器』 此刻间隔万圣节另有3天,但小编已经在外洋社交网络上发明一大波丧尸照,我们来一起感觉下~ 展开全文 美国女演员碧昂丝·诺利斯 美国演员、歌手威尔 · 斯女士 emmm,妆效过于专业了。莫非新一季《行尸走肉》又要开播了?还换了演员? 另有两位总统候选人约瑟夫·拜登和唐纳德·特朗普,恐怖又以为有点搞笑...... 看到这里,有伴侣可能会想到这些图片应该是来自网友们的恶搞。

是的,这些真·丧尸全部出自一款『丧尸生成器』,只需输入一张照片就可以连忙生成一张丧尸照,并且妆效动人...... 不知道大家还记不记得,之前小编曾报道过一款换脸网站Toonify,这个网站可以把人脸切换成动漫脸,效果很是传神,上线当天会见量就凌驾了25万。它效果是这样的: 体验地址:https://toonify.justinpinkney.com/ 大眼萌脸,妥妥地定制化漫画脸,正是这款变脸网站,引发了Josh Brown Kramer的灵感。既然一张照片可以秒变迪士尼公主,是不是也可以让它秒变丧尸呢? 因此,这位法式员小哥鉴戒了Toonify的焦点技能,开辟了这款『丧尸生成器』,并且为了利便大家使用,也做成了网站形式,可免费使用。

听到这里是不是火烧眉毛想要体验一下了? 使用教程 该网站名为Make Me A Zombie。操作简朴,出图很快。https://makemeazombie.com/ 只需要点击链接,选择Browse输入一张人脸图片,点击蓝色图标即可。小编没忍住用爱豆们的照片先体验了一番,成果..... 不得不说,王一博丧尸脸也是帅的[傲娇] 欣欣子.....emmm还是在蒙受规模内的。

不外,马爸爸这张[大笑],感受特效化装师都画不出这样的妆效。言归正传,颠末几张图片测试,小编也发明两个问题。

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一是生成器只针对面部举行识别和处置惩罚,假如输入全身图,系统会自动删除多余的部门,只生成一小我私家脸照。二是输入人脸照的生成效果比全身照更好,并且图片越清晰效果也就越好。有了这个“丧尸生成器”,万圣节不愁恶搞别人的“鬼照”了[狞笑] 技能先容 Kramer先容称,该模型的开辟与 Toonify 并无关联,但使用的是沟通的技能栈,即StyleGAN2. StyleGAN是当前最先进的高辨别率图像合成方法,由英伟达在2018年首次推出。该方法可生成传神的人脸图像,其在FFHQ(Flicker-Faces-HQ)数据集上的体现,远超DCGAN和ConditionalGAN。

但StyleGAN也存在明明的缺陷,即易呈现黑点似的伪影(Artifacts)。去年12月,英伟达在StyleGAN原有架构基础长进行了改良,并于CVPR 2020大会上推出进级版StyleGAN2。

除了消除伪影外,StyleGAN2的一项重大更新是气势派头迁移(Style Transfer)技能。该研究团队在论文《阐发和改善StyleGAN的图像质量》中指出,“总体而言,我们改良的模型在现有的漫衍质量指标和感知的图像质量方面都从头界说了无条件图像建模的最新技能。” 简朴来说,该模型可以使用迁移进修技能生成各类气势派头的肖像,冲破了图像合成的气势派头限制。

我们此刻凡是看到的人脸动漫化,或者动漫脸真人化本质都是操纵的这张技能。比方:这是操纵StyleGAN2在五种动漫和动物脚色之间的无缝切换。https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/ijkkbb/p_crossmodel_interpolations_between_5_styleganv2/ Kramer操纵这项技能创建了一个混淆型 StyleGAN2 模型。

个中,该模型前层为人类图像生成器,后层为丧尸生成器。在数据集方面,人类图像生成器接纳的是高质量的人脸数据集FFHQ,它包罗70,000张PNG图像,辨别率达1024x1024;僵尸生成器的训练数据是一组包罗300张万圣节僵尸装扮的人的图像,主要来自Pinterest和Google,并对其举行了手动检测删除了非僵尸图像。

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最后,在鉴戒《StyleGAN2 Distillation for Feed-forward Image Manipulation》论文后,Kramer转存了50000 个图像对(别离来自人类生成器和丧尸生成器),并使用 Pix2PixHD 进修图像对之间的映射。别的,Kramer也强调其与Toonify有两点明明的差别: 我通过“crappify”的方法来调解图像巨细,并压缩伪影。我们接纳的混淆模型差别。我的模型更强调原始图像的形状和偏向,以及僵尸图像的纹理和卡通化,而Toonify并不是。

值得注意的是,关于僵尸生成器,Kramer从去年开始就有做过实验。其时操纵的是CycleGAN模型,但接纳的数据集是一样的。起初,Kramer想研发一半是人像一半是僵尸的生成器。

他将数百个示例分为两类,别离进修带有SVM的超平面,以确定潜在空间中的“僵尸”偏向。接着再按照输入的人脸生成特定的“僵尸”,并以此作为 Pix2Pix 数据的基础。

但这一历程碰到了两个问题:一是虽然在生成的人类身上效果很好,但在真实图像上只能发生中等程度的成果;二是僵尸和种族之间性质差别,我不想缔造一个改变种族生成器。不外,比拟之下,基于StyleGAN2架构的模型也有明明的优势。

好比该模型可以或许在2080Ti显卡上训练1024 x 1024巨细的模型,效率高,并且颠末预训练后的输出效果也比力好,在这两点上CycleGAN2和Pix2PixHD相对差之。引用链接: https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/jhl36y/p_turn_yourself_into_a_zombie_with_a_neural/ https://github.com/fastai/course-v3/blob/master/nbs/dl1/crappify.py 雷锋网雷锋网雷锋网返回,检察更多。


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