实习生|字节AI实习生搞出有趣玩意儿：马化腾、雷军变二次元帅哥( 二 )
在此基础上对向量进行变换，再映射回图像，就能产生加减年龄，转换性别的效果 。
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△图源 GAN Inversion: A Survey
但是AgileGAN团队发现，像StyleGAN2那样寻找最佳的隐空间映射是行不通的，因为适用于真实照片的映射并不一定适用于其他风格 。
AgileGAN以StyleGAN2为基础进行改进，解决办法分为两部分 。
第一个是层级变分自编码器 (hierarchical Variational Eutoencoder,简称hVaE) 。
在确保映射隐空间分布符合原始高斯分布的同时，将原来的一个隐空间分成不同分辨率的多个隐空间，可以更好地编码图像中不同层次的细节 。
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第二个是从StyleGAN2的预训练权重开始，重新微调出一个属性感知的生成器 。
包括不同属性（如性别、年龄）的多个生成路径和多个判别器，以更好地实现依赖属性的风格迁移 。
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StyleGAN2生成器和属性感知的生成器这两个训练阶段是独立执行的，可以并行训练 。
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这样分开操作不仅减少了需要的训练数据集大小，还使风格迁移拥有更大的灵活性 。
不过使用小数据集时判别器容易过拟合 。解决办法是加入一个早期停止策略，一旦风格化效果达到预期，就停止训练 。
这还没完，如果用上一阶运动技术(First Order Motion)，AgileGAN还可以完成视频的风格迁移 。
字节跳动实习生一作
另外，AgileGAN还是个“实习生作品”，成型于一作宋果鲜在字节跳动实习期间 。
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宋果鲜，本科毕业于中科大数学专业，目前正在南洋理工大学攻读计算机科学博士学位 。同时，他也是字节跳动美国AI实验室的实习生 。
他的研究方向主要是计算机视觉和计算机图形学，包括基于图像的3D人脸重建/分析、VR/AR应用等等 。
所以，在AgileGAN眼里，宋同学又是什么样的呢?
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发量和发质，真的很优秀了 。
说起来，没准以后就能在抖音直接玩上这样的GAN了 。
要是等不及，作者已经放出了试玩版：
http://www.agilegan.com/
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