Pix2Pix智能繪畫神器是目前非常火爆的靈魂畫圖神器,使用該工具,人人都是畫家,隨手畫幾筆就可以自動形成一幅畫作,不會畫畫的朋友也不用擔(dān)心,快來發(fā)揮你的想象你吧!歡迎大家下載體驗!
Pix2pix是一個全新的工具,旨在允許任何類型的圖像變換的應(yīng)用程序無關(guān)的訓(xùn)練。所需要的是包含圖像對A和B的數(shù)據(jù)集,并且可以訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)以變換到任一方向?赡艿膽(yīng)用包括著色,分割,線圖畫到圖像,映射到衛(wèi)星視圖,風(fēng)格化等。操作在兩個方向上工作,因此通過正確訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò),可以從地圖或從彩色分割的建筑立面生成合理的衛(wèi)星視圖。
小編玩了一會兒,簡直再次上癮~
方法很簡單,你信手畫一個人臉,兒童簡筆畫水準(zhǔn)也好,素描大師水準(zhǔn)也好,只要勾勒一個大致的人臉輪廓,然后點擊一下中間的紅色按鈕,神奇的事情就發(fā)生了!
你的畫作會被AI完善成一幅藝術(shù)大作!
1.立面(facades)
在建筑立面數(shù)據(jù)庫上訓(xùn)練有標(biāo)簽的建筑立面。它似乎不知道如何處理一個大的空白區(qū)域,但如果放上足夠的窗口,那么結(jié)果往往合理。繪制“墻”顏色矩形來擦除東西。
我沒有建筑立面給定不同部分的名字,所以我只是猜測它們叫什么。
2.邊緣轉(zhuǎn)換成貓咪(edges2cats)
在約2k 存儲貓照片和從那些照片自動生成的邊緣之上訓(xùn)練。生成了彩色貓對象和一些帶有噩夢的臉。我所見過的最好的一個是貓貓。
一些圖片看起來特別蠕動,因為對動物辨識產(chǎn)生誤判,特別是在眼睛周圍。自動檢測的邊緣在很多情況下不是很好,沒有檢測到貓的眼睛,使得訓(xùn)練圖像翻譯模型效果更差。
3.邊緣轉(zhuǎn)換成鞋(edges2shoes)
在從Zappos收集的?50k鞋子圖片以及從那些圖片自動生成的邊緣的數(shù)據(jù)庫上訓(xùn)練之后。如果你真的擅長繪制鞋子的邊緣,可以嘗試產(chǎn)生一些新的設(shè)計。請記住,因為是在真實的對象上進(jìn)行訓(xùn)練,所以如果你可以繪制更多的3D物體,所以似乎工作得更好。
pix2pix小程序在推特上很火,你只需要在線手繪出某個草圖或輪廓,它會幫你自動生成一張照片。目前可以轉(zhuǎn)化的種類包括貓、鞋、包。而這個生成“貓片”的小程序已經(jīng)被網(wǎng)友們玩壞了。
和之前的畫貓一樣,這個AI應(yīng)用背后的技術(shù),也是基于有條件對抗網(wǎng)絡(luò)的圖像到圖像翻譯。這個網(wǎng)絡(luò)不僅能學(xué)習(xí)從輸入圖像到輸出圖像的映射,而且還能學(xué)習(xí)一個損失函數(shù)來訓(xùn)練這一映射。
這使得傳統(tǒng)上可能需要不同損失函數(shù)的問題,能夠應(yīng)用相同的通用方法。也就是說能在不必手動設(shè)計損失函數(shù)的情況下實現(xiàn)合理的結(jié)果。
這種方法被證明在以標(biāo)簽圖合成照片、從邊緣圖重建對象、圖像著色等任務(wù)中有效。
這項研究來自加州大學(xué)伯克利分校的Phillip Isola、Jun-Yan Zhu、Tinghui Zhou以及Alexei A. Efros。他們還公布了相關(guān)的論文和代碼。
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