这下真的是万物皆可JOJO化了!
这下真的是万物皆可 JOJO 化了!
![这下真的是万物皆可JOJO化了!](/pic/1/cj_bfcv02962c.jpg)
本来就神采飞扬的马斯克,下一刻更是仿佛要直接我不做人啦!
世界名画蒙娜丽莎神秘优雅的微笑,似乎也变得 JO 灼了起来。
再来个同一次元的。 团长你在做什么啊团长!
这就一下子引来了大批网友的围观,不仅推特热度 800+,在线试玩的抱抱脸还排起了队,一张照片最多要等四五分钟。此前曾为大家介绍过日本COSER:桃兎もも,因为极好的身材和模仿超还原的JOJO立姿势走红网络。
看这楚楚可怜的卡姿兰大眼睛,以及天真无邪的公主笑,我只想说。最近,她也带来了最新作品,特里休middot;乌纳的COS美图。 老马,快收了神通吧!
在线 JO 化任意人像
看了上面的演示,是不是自己也想整一个 JO 化脸。
我们用开发者提供的 Hugging Face 和 Colab 来试一下。
首先是在线网页版的 Hugging Face,点击左边框中空白处就能把任意本地照片丢进去:
再点 Submit,等个十几秒。 站在你面前的不是别人,而是 ko no 肌肉金轮大司马哒!
这个方法点开链接就能即传即玩。不过虽然简单快捷,但偶尔还是要排队等个几分钟:
所以强烈安利 colab 版本,向 test_input 文件夹中导入任意图像,比如我们这里放入一张冰冰,然后点击运行:
再继续运行下面的生成模块:
把我的冰冰女神 JOJO 化,这也在你的算计之中吗 GAN !
嗯 这不得整一个提瓦特大陆版的马斯克
上传一张老马的正经图:
再在 style_images 文件夹中上传一张原神风格的人像:
然后进行微调,等待几分钟,再点运行:
这个坚毅的眼神,再配上原图里老马的那个远眺抱胸的姿势,感觉下一秒就能来句天动万象了!
通过 GAN 反转获取近似风格
我们一起来看看这个叫做 JoJoGan 的模型。
它主要是通过 GAN 反转来获取近似风格的,主要工作流程分四步:
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通过 GAN 将参考风格图像反转为近似的配对训练数据,得到相应的风格化的代码,
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根据风格化代码生成真实的人脸图像,并与参考风格图像相匹配,形成成对的数据作为配对训练集,
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基于这些成对的训练数据,对 StyleGAN 进行微调,
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使用微调后的 StyleGAN 生成新的样本。
开发者表示,这一模型非常关注零监督下的风格细节,并且在不同风格中具有良好的通用性,能够轻松泛化到其他风格的图像上。
从二次元到技术宅
开发者 Min Jin Chong 也是我们的老熟人了,之前曾经搞过二次元老婆生成器:
Min Jin Chong 本人本科毕业于美国伊利诺伊大学厄巴纳—香槟分校,后继续留校读博,主要研究领域为机器学习,计算机视觉和图像生成。
此前他曾在字节实习过 3 个月,现在与两位同校学生一起创立了一个叫做 Style Space 的时尚购物应用,允许用户在虚拟空间中试用和购买产品。。
而他的导师 David Forsyth 则是一位 CV 领域的大牛,曾与 Jean Ponce 著有计算机视觉经典教材《Computer Vision:A Modern Approach》:
Hugging Face 在线试玩:
colab 在线试玩:
论文链接:
参考链接:
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