|头像秒变像素风，宅男大叔自学AI打造大师级水准，火爆推特
梅宁航 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI
最近 ， 一位日本宅男大叔佐藤做了一个AI生成肖像画的网站AI Gahaku ， 10天内用户访问量从0暴增到100万 ， 引爆推特 。
简单易操作 ， 上传一张人脸照片 ， 就能生成一张大师级肖像画 。
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而比技术更神奇的是佐藤自己 ， 因为他是自学AI做出来的 ， 不得不佩服的宅男创造力 。
佐藤患有阿斯伯格症——也被俗称成“社交恐惧症” ， 名副其实的天才病 ， 一般来说 ， 此类患者会在某个领域具有特殊潜能 ， 但不适应普通人的生活 。
当然 ， 佐藤的技能点就点在了AI上 。
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pix2pix ， TensorFlow内置的cGAN模型
让大叔此次闻名的AI技术 ， 就是是大名鼎鼎的GAN的变种 。
此次的人脸肖像画生成技术 ， 就是大叔在TensorFlow内置的cGAN(条件生成对抗网络）中的pix2pix模型上改造而来 。
不同于GAN的技术通用性 ， cGAN更强调特定场景下的发挥 ， 比如AI Gahaku ， 就只能针对人脸 ， 如果用户上传的是猫脸 ， 则是无法生成结果的 。
GAN的特点在于损失函数的自行计算和自动更新 ， 这使得GAN本身具有和迁移学习结合的潜质 ， 在近年来的发展路径上看 ， 更多是把GAN当做手段 ， 去实现迁移学习提出的目标 ， 迁移学习为应用GAN提供具体指向 。
TensorFlow的内置pix2pix的是基于cGAN的图像对图像翻译的模型 ， 模型本身已经成熟 ， 直接调用便可运用到对黑白图像着色、图像风格变化等场景的使用上来 。
具体到大叔的使用上 ， 利用pix2pix模型 ， 大叔其实是将模型限定在大师肖像画的生成上 ， 这也体现了模型本身强大的扩展性 。
如何使用 ， 都取决于你自身 。
在佐藤的另一款作品PixelMe中 ， 同样使用pix2pix技术 ， 但是生成的是8bit的像素风格头像 ， 一个模型 ， 多种用途 。
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当然 ， 实际效果因人而异 ， 毕竟严格来说 ， 大叔是在对既有模型进行二次开发 ， 原有的算法和数据结构并未改变 ， 因此性能和效果受到原有模型的限制 。
宅男的AI进阶之路
大叔人生经历可以说复杂 ， 从大学退学后 ， 先后干过面包师 ， 参加过护士学校培训课程 ， 但觉得都都不太适合自己 ， 直到他决定运用自己的才智 ， 投身到AI的事业当中去 。
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那说干就干 ， 就从TensorFlow学起吧 。
借助Google Colab的算力资源 ， 大叔从头按着TensorFlow教程学起 ， 不过大叔也确实适合干AI ， 而不是去蒸糕点 。
在学习过程中 ， 佐藤找到了适合自己的方向 ， 迁移学习和GAN ， 可以较好的实现图像的再生成 ， 使用不同的图像训练数据集 ， 可以针对具体场景进行学习和生成 。
GAN属于典型的非监督学习方法 ， 核心原理是让两个神经网络进行“对抗” ， 通过不断优化参数来得到最优结果 ， 自我博弈 。
这种技术主要用在计算机视觉领域 ， 这也是佐藤选择GAN的主要原因 。
得益于Google的慷慨 ， 大叔使用的网站服务器和算力资源都较为便宜 ， 大约为一天20美刀 ， 大叔表示 ， 在可接受的能力范围之内 ， 短期不会寻求商业化 。
AI for Everyone!
在红了之后 ， 大叔也没飘 。
他认为这是在做自己感兴趣的东西 ， 而不是为了经济利益 。
出于对技术的热爱 ， 佐藤开始了自己的AI之路 ， 并在两年之后便能上线应用 。
这份为梦想而不懈努力的奋斗精神 ， 才是真正值得我们学习的 。
毕竟 ， 不是每个人有勇气去自学AI 。
参考链接：https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/using-google-cloud-platform-free-tier-to-scale-out-an-ai-servicehttps://www.tensorflow.org/tutorials/generative/pix2pixhttps://ai-art.tokyo/en/#/https://pixel-me.tokyo/en/
— 完 —
量子位 QbitAI · ***签约
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