AI 自动生成二次元妹子?或将替代插画师部分工作
雷锋网AI科技评论按:最近二次元爱好者们可能会感觉到了一阵兴奋流遍全身。来自复旦大学、同济大学、卡内基梅隆大学和石溪大学共6位学生(其实本科都在复旦)搭建了一个利用人工智能自动生成精美动漫角色的网站MakeGirls.moe。
对于用户来说操作非常简单,只需要选择自己喜爱的头发、眼睛、微笑、张嘴等等特征,然后点击“genrate”就可以通过训练出的AI模型来生成一个动漫人物。该网站上线后数天,访问量便增加到10k+每小时。其repo在github trending上也一度排到第四位。该网站所使用的技术在其论文《Create Anime Characters with A.I. !》中进行了详细说明。
其实这并不是第一个将AI应用到动漫当中的模型。2015年Soumith Chintala等人开发DCGAN后不久,就有人将DCGAN应用到了生成动漫角色当中,出现了ChainerDCGAN、IllustrationGAN和AnimeGAN等,三者分别使用了Chainer、TensorFlow和PyTorch的框架,它们本质上都是DCGAN,只是实现方式不同。但这些模型的效果并不是很好,尤其是会出现面部头像模糊和扭曲的问题。在MakeGirls.moe的模型中,作者针对这些问题做出了两方面的改进。
一、使用更高质量的图像库
之前几家,他们训练模型所使用的数据集大多数是使用爬虫从网络上爬下来的,这类图片在质量和画风上参差不齐,甚至还有一些背景。训练数据集质量的低下会给训练造成很大的影响。本文的作者则通过从日本的游戏贩卖商Getchu购买了高质量的图像,这些图像基本出于专业画师之手,同时背景统一。
除了高质量的图像外为了训练网络模型,作者使用了一种基于CNN的图像分析工具Illustration2Vec,对图像中动漫人物的属性,如头发颜色、眼睛颜色、发型和表情等做标记。
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