生成器|万圣节定制“丧尸生成器”，编辑部亲测，效果鬼畜
_原题为 万圣节定制“丧尸生成器” ， 编辑部亲测 ， 效果鬼畜
原创 Synced 机器之心
机器之心报道
作者：张倩、魔王
get 了这个网站 ， 今年万圣节 C 位就是你的！
AI 是一个盛产阴间产品的领域 ， 这一点似乎已经毋庸置疑 。 前不久 ， 有人做了个用来生成「大眼萌」漫画形象的网站「」 ， 但很快就有人走向了另一个极端：用类似技术做一个丧尸生成器！
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利用 Toonify 生成的威尔 · 史密斯漫画形象 。
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利用「丧尸生成器」生成的威尔 · 斯密斯丧尸形象 。
【生成器|万圣节定制“丧尸生成器”，编辑部亲测，效果鬼畜】这种搞笑又惊悚的风格似乎和即将到来的万圣节很般配 。
为了让大家都用上这个效果 ， 作者还专门做了一个名为「MAKE ME A ZOMBIE」的网站 。
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网站地址：https://makemeazombie.com/
网站的用法非常简单：上传照片 ， 点击「Make Me A Zombie！」 ， 网站就会自动识别出人脸并生成你的丧尸照：
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看了生成效果之后 ， 有人表示想在万圣节 Party 上做一个照相棚 ， 希望作者能够开放代码或 API 。
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看来 ， 有了这个生成器 ， 万圣节不用愁换什么头像了 。
技术细节
据作者介绍 ， 该模型的开发与 Toonify 并无关联 ， 不过碰巧使用的是相同的技术栈：
该项目首先通过迁移学习得到一个 StyleGAN2 丧尸生成器 ， 然后基于《Cross-Model Interpolations between 5 StyleGanV2 models - furry, FFHQ, anime, ponies, and a fox model》创建了一个混合型 StyleGAN2 模型 。 该模型中前面一些层来自原始人类图像生成器 ， 后面一些层则来自丧尸生成器 。 最后 ， 项目作者阅读论文《StyleGAN2 Distillation for Feed-forward Image Manipulation》后 ， 使用了 50000 个图像对（分别来自人类 StyleGAN2 生成器和丧尸生成器） ， 并使用 Pix2PixHD 学习图像对之间的映射 。
不过 ， 该项目所用方法与 Toonify 之间存在两个细微差异：
该项目通过 crappify 进行输入数据增强（https://github.com/fastai/course-v3/blob/master/nbs/dl1/crappify.py）：有目的地调整图像大小和引入压缩伪影；
混合模型可能存在差异 ， 该项目所用模型着重于原始图像的形状和方向 ， 而不是丧尸图像的纹理 ， 而 Toonify 模型正相反 。
该项目使用的丧尸数据集包含大约 300 张万圣节丧尸面具和丧尸妆图像 ， 主要来自 Pinterest 和 Google ， 并经过手动筛选删除非丧尸图像 。
在项目开发过程中 ， 作者遇到了一些困难 。 去年作者使用 CycleGAN 在相同的数据集上进行过尝试 ， 但效果一般 。 最初 ， 项目作者尝试创建一个生成「一半人类一半丧尸」图像的生成器 。 作者将数百个样本分成两个类别 ， 并使用支持向量机（SVM）学习分离超平面 ， 以确定潜在空间中的「丧尸」方向 。 之后作者基于人脸图像生成特定的丧尸 ， 并以此作为 Pix2Pix 数据的基础 。 但这存在一些问题：1）尽管它可以基于人脸数据良好运行 ， 但生成结果平平无奇；2）丧尸和种族之间存在一些问题 ， 作者并不想创造一个种族改变器 。
项目作者使用配备 2080Ti 的计算机 ， 在大约一天的时间中基于 1024x1024 图像训练模型 。 具体而言 ， StyleGAN2 使用的是预训练的人脸生成器 ， 只需几小时就能生成丧尸照 。 Pix2PixHD 部分花费的时间较长 ， 它并未基于面部图像进行预训练 ， 其初始输入为原始面部图像的模糊单色图像 ， 经过大约一天的训练后 ， 它给出了不错的结果 。
和以往很多 AI 应用一样 ， 这个「丧尸生成器」也引发了部分用户对于隐私问题的担忧 。 不过 ， 网站制作者表示：「我们只用您的照片生成丧尸照 。 这些照片甚至都不会存盘 ， 因此我们这边也不会有记录 。 」
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