當專業動畫師用GAN幫自己“偷懶”，幾分鐘就完成了幾周的工作
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蕭簫 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI 授權（未經允許不得二次轉載）
當視覺特效師與GAN強強聯手，做出來的動畫會不會更好看？
答案是YES。
這是一位視覺特效師，用海外版抖音上超火的小姐姐Bella Poarch的視訊，生成的奧巴馬TikTok版動畫：
不僅動畫效果逼真，表情生動，GAN生成的人物也不會出現意外“脫模”的情況。
當時，這位專業動畫師一接觸到AI，就看中了AI搞藝術的“本事”——用GAN將一個視訊中的人物動畫化，只需要幾分鐘。
相比之下，如果用正常的軟體進行動畫製作，可能需要耗費一個動畫師幾周的時間
不過，他很快發現，現有的這些AI人臉動畫化的模型，做出來的卡通形象實在太醜。
如下圖，此前用AI將安倍晉三動畫化後，卡通人物的臉色看起來不太好……
△動畫化後有點印堂發黑的詭異感
於是，他乾脆自己上手，結合現有的GAN模型進行優化調整。
效果好極了！
不僅像是給正常的人臉加了美顏特效，卡通形象簡直堪比迪士尼動畫中的主角：
連奧巴馬都“返老還童”，比開了美顏看起來還年輕。
而且，任何人都能控制這些卡通人物的表情，即使是提前錄製好的視訊也可以。
那麼，這樣的動畫效果，到底是怎麼做出來的？
遷移學習的妙用
這位視覺特效師，選擇了用一種特殊的方式製作好看的卡通人物形象。
他利用遷移學習生成了一個7×6的表格，根據遷移學習的強度來生成不同風格的人臉。
也就是說，如果遷移學習強度越大，人物就會越接近卡通化，而遷移學習強度越小，人物就越接近真實形象。
可以看見，影象越靠近左下角，人像就越真實；而越靠近右上角，人物就更接近卡通化。
這樣，既能最大程度上保留人物的特點，又能使卡通臉看起來更逼真。
而且AI還能根據“客戶需求”，判斷出更適合的人像，並進行資料訓練。
連尤金老爺子看起來都年輕了不少，甚至有點《飛屋環遊記》里老爺爺的慈祥意味了。
在這其中，視覺特效師利用了GAN來生成卡通人物的形象。
既能“性別轉換”，也能變化年齡
這位視覺特效師採用的基礎模型是Justin Pinkney和Doron Adler的作品StyleGAN2 FFHQ（Nvidia的模型），主要根據DeepAI做成。
StyleGAN的原理在於，它摒棄了輸入層，添加了一個非線性對映網路。
此外，它創新了一種名為style-based generator的生成器，能夠控制所生成影象的高層級屬性(high-level attributes)，如 髮型、雀斑等。
而且，這個StyleGAN自帶一個開源資料集FFHQ，裡面包含著各種各樣的人臉資料集。
而這位視覺特效師，則是將這個StyleGAN2 FFHQ進行了微調。
利用GAN生成的人物形象，不僅可以卡通化，還可以讓影象模式化（Stylized），生成風格相似的人物表情和特徵。
不僅可愛的小朋友能被卡通化，而且還能根據眉毛和臉部特徵構建一個女孩子的面部：
如果人物“長大”了，那麼模式化出來的女孩子的面部，也會變得更成熟：
這份軟體目前還沒開源，因為看起來，這位視覺特效師對自己做出來的動畫還不是太滿意，認為仍然有更多可以改進的空間。
不過，網友似乎已經有點急不可耐。
有熱愛二次元的網友表示，希望這樣的工具能將所有的漫畫改成動漫。
也有網友表示，這樣的工具看起來已經很棒了，不知道作者是否有意願在對作品滿意後，進行開源。
期待這位視覺特效師能夠達成目標，將這份模型程式碼開源。
作者介紹
Nathan Shipley，視覺特效師，動態圖形藝術家，創意技術人員，目前感興趣的研究方向是AI生成藝術。
此外，這位特效師還曾經在2019年，為佛羅里達州聖彼得堡的達利博物館“復活”了超現實主義畫家Salvador Dali本人。
那些對畫家Dali的著作有興趣的觀展者，只要按下按鈕，就能看見螢幕中的Dali正對你“打招呼”，神態非常惟妙惟肖。
如果對他的藝術作品感興趣的話，可以戳下方地址主頁檢視。
Nathan Shipley主頁地址：
http://www.nathanshipley.com/gan
參考連結：
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/j0btow/p_toonifying_a_photo_using_stylegan_model/
https://www.dezeen.com/2019/05/24/salvador-dali-deepfake-dali-musuem-florida/
—完—
附下載 |《TensorFlow 2.0 深度學習演算法實戰》
