无须再找换脸教程了,飞桨PaddleGAN给你一键式体验

你开花,我就开花

7、使用测试集生成图像

数据准备

原本是悠然地移动。

和在Pix2Pix中的操作类似,在随机抖动中吗,图像大小被调整成286×286,然后随机裁剪为256×256。

在自编码网络结构中引入选择性属性编辑单元强化了属性编辑的效果。

原标题:视频换脸新境界:CMU不仅给人类变脸,还能给花草、天气变脸 | ECCV
2018

GitHub地址:

Pix2Pix和CycleGAN采用cityscapes数据集进行风格转换,StarGAN,AttGAN和STGAN采用celeba数据集对图片进行局部或者整体的属性修改。

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图片 1

图片 2

图片 3

执行以下命令得到StarGAN,AttGAN或者STGAN的预测结果:

大家可能已经习惯这样的操作了。

图片 4

图:DCGAN中的生成器

对抗损失(Adversarial Loss) ,朱俊彦团队的循环损失(Cycle Loss)
反复损失(Recurrent Loss)
,以及CMU团队自己造的“再”循环损失(Recycle Loss)
都用上,才是强大的损失函数

在循环一致性损失中,图像X通过生成器传递C产生的图像Y^,生成的图像Y^通过生成器传递F产生的图像X^,然后计算平均绝对误差X和X^。

看到标签是“Bald”的变脸照片,是不是很多读者感受到了一种来自骨髓的凉意,大家多保重!

把一段视频里的面部动作,移植到另一段视频的主角脸上。

—完—

前几天发布的一篇文章中我们曾提到国外的AI捏脸应用FaceApp引发大量关注。它能让人一键变成老人,一键返老还童,一键由男变女,一键破涕为笑,一键失去头发……

责任编辑:

图片 5

苹果用户也同样热情,App
Annie数据显示,目前在121个国家的iOS商店排名第一。

论文请至这里观察:

在CycleGAN中,因为没有用于训练的成对数据,因此无法保证输入X和目标Y在训练期间是否有意义。因此,为了强制学习正确的映射,CycleGAN中提出了“循环一致性损失”(cycle
consistency loss)。

图片 6

第一局,先来看看换脸的效果:

图片 7

PaddleGAN图像生成模型库覆盖当前主流的GAN算法,可简单上手各类GAN任务,也方便扩展自己的研究。

圆栗子 发自 凹非寺

详细内容

执行以下命令得到Pix2Pix的预测结果:

代码也快来了

这个教程中使用的模型体系结构与Pix2Pix中很类似,但也有一些差异,比如Cyclegan使用的是实例规范化而不是批量规范化,比如Cyclegan论文使用的是修改后的resnet生成器等。

CycleGAN由两个生成网络和两个判别网络组成,生成网络A是输入A类风格的图片输出B类风格的图片,生成网络B是输入B类风格的图片输出A类风格的图片。

一是,如果没有成对数据,那在视频变身的优化上,给的限制就不够,容易产生不良局部极小值
(Bad Local Minima) 而影响生成效果。

在上面的教程中,我们学习了如何从Pix2Pix中实现的生成器和鉴别器进一步实现CycleGAN,接下来的学习你可以尝试使用TensorFlow中的其他数据集。

深度卷积生成对抗网络,将GAN和卷积网络结合起来,利用卷积神经网络作为网络结构进行图像生成,可以得到更加丰富的层次表达。为了提高生成样本的质量和网络的收敛速度,在网络结构上进行了一些改进:取消
pooling 层、加入 batch
normalization、使用全卷积网络、在生成器中,最后一层使用Tanh函数,其余层采用
ReLu 函数 ; 判别器中都采用LeakyReLu。

图片 8

前向循环一致性损失为:

模型库中提供了download.py数据下载脚本,该脚本支持下载MNIST数据集(CGAN和DCGAN所需要的数据集)以及CycleGAN和Pix2Pix所需要的数据集,使用以下命令下载数据:python
download.py —dataset=mnist 通过指定dataset参数来下载相应的数据集。

似乎只有和CycleGAN比一场,才知道时间信息好不好用。

1、设置输入Pipeline

Pix2Pix由一个生成网络和一个判别网络组成。生成网络中编码部分的网络结构都是采用convolution-batch
norm-ReLU作为基础结构,解码部分的网络结构由transpose convolution-batch
norm-ReLU组成,判别网络基本是由convolution-norm-leaky_ReLU作为基础结构,详细的网络结构可以查看network/Pix2pix_network.py文件。

看了黎明之前的视频,就跟着变了日出:

图片 9

图:Pix2Pix生成网络流程图

Recycle之道,时间知道

鉴别器D_X区分图像X和生成的图像X,辨别器D_Y区分图像Y和生成的图像Y。

图:STGAN的网络结构

来自卡耐基梅隆大学的团队,开发了自动变身技巧,不论是花花草草,还是万千气象,都能自如转换。

你还可以用更多次的迭代改善结果,或者实现论文中修改的ResNet生成器,进行知识点的进一步巩固。

图:AttGAN的网络结构

Recycle-GAN,是一只无监督学习的AI。

尽管训练起来很复杂,但基本的步骤只有四个,分别为:获取预测、计算损失、使用反向传播计算梯度、将梯度应用于优化程序。

  1. 主流开源模型简介

针对这两个问题,CMU团队提出的方法,是利用时间信息(Temporal
Information) 来施加更多的限制,不良局部极小值的现象会减少。

例如将一个句子和英语翻译成法语,再将其从法语翻译成英语后,结果与原始英文句子相同。

图:CGAN的网络结构

不过在那之前,我们还是有许多资源可以欣赏。

!pip install -q git+

Pix2Pix

最后吐个槽

在这个教程中,我们主要学习马到斑马的图像转换,如果想寻找类似的数据集,可以前往:

可以利用非成对的图片进行图像翻译,即输入为两种不同风格的不同图片,自动进行风格转换。

图片 10

在CycleGAN论文中也提到,将随机抖动和镜像应用到训练集中,这是避免过度拟合的图像增强技术。

CycleGAN

图片 11

有国外网友称赞太棒,表示很高兴看到TensorFlow
2.0教程中涵盖了最先进的模型。

生成网络的损失函数是由WGAN的损失函数,重构损失和分类损失组成,判别网络的损失函数由预测损失,分类损失和梯度惩罚损失组成。

当RecycleGAN的蒲公英,学着菊花的动作,变成茂密的团子,CycleGAN还在慢慢地绽放。

1.效果实测

时间信息:进度条撑不住了 (误)

这个官方教程贴几天内收获了满满人气,获得了Google
AI工程师、哥伦比亚大学数据科学研究所Josh Gordon的推荐,推特上已近600赞。

每个GAN都给出了一份运行示例,放在scripts文件夹内,用户可以直接运行训练脚本快速开始训练。

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