精神污染版“人脸生成器”

说到人脸生成器，你最先想到的大概是这一种：

StyleGAN2 作品丨 Nvidia

虽然，这只名叫StyleGAN2的 AI，已经拥有（大概是）地表最精湛的捏脸技术；但高度写实的画风，怎么能满足人类对精神污染的需求呢？

于是，有位韩国程序员 bryandlee，调教了一只有毒的 " 人脸生成器 "。他把韩国漫画家李末年的作品（比如下图左侧）投喂给 AI，不到半天 AI 便学会画李末年式的人脸了：

除左数第一列外，皆由 AI 生成丨李末年 & bryandlee

不论男女老幼，人均表情包，请务必放大观赏。那样，一个美（gui）好（chu）的世界，就在我们眼前展开了。

但你大概想不到，这些带有强烈刺激性的生成物，也和开头那些写实派的人像一样，是 StyleGAN2 的作品。

注入灵魂：从整体到局部

那么，如此神采奕奕的技法是怎样炼成的？

首先，切不可直接把李末年的漫画成品丢给 AI。程序员试过，OpenCV 视觉库里现成的人脸检测器，检测漫画脸的眼力着实有限，圈出的不一定是脸，是脸也不一定圈得出：

红框，是 OpenCV 人脸检测器看出的 " 脸 " 丨 bryandlee

假如不标记哪里是人脸，AI 就没办法有针对性地学习。所以，程序员只得从漫画里手动标出 500 张脸：

手动标记的漫画脸丨 bryandlee

准备好数据，就要开始训练那只有名的人脸生成器 StyleGAN2 了。

第一次，程序员是从零开始训练的。就是说，在此之前 AI 没有接受过任何数据的喂养，不管是人脸数据，还是什么别的数据。但如此训练过后，AI 的作品就像烤化了一样：

毁容之路丨 bryandlee

经历了失败，程序员决定调教一只用高清人脸数据集（FFHQ）训练过的 StyleGAN2。

而这一次，AI 顺利掌握了李末年画脸的神韵：

成功案例丨 bryandlee

也就是说，学会生成正常的、写实的人像，大约是走向鬼畜的必经之路。

但走到这一步，程序员还不满足。他又用了一个名叫 GANSpace 的工具，调整 AI 生成人脸的细节：戴不戴眼镜、年龄大小、愤怒悲伤惊讶程度、人脸朝向、嘴巴开闭 ...... 都可以分别定制。

细部调节丨 bryandlee

记录下动态的调节过程，也能解锁一场视觉盛宴。

这时，如果要选出一个最硬核的参数，发量当仁不让：

人间真实丨 bryandlee

冲破次元壁：有特别的技巧

仿佛已经足够鬼畜了，但故事还没有结束。

程序员想起，从前韩国诞生过一个名叫U-GAT-IT的算法，能把小姐姐自拍变成二次元老婆：

这是梦吧丨 NCSOFT

那么，当然要用李末年的 500 张漫画脸来调教这只 AI 了。训练完毙，随意输入一张照片，都会收获洗涤心灵的成效：

出来混，总是要还的（误）丨 bryandlee

注意，下排左一就是漫画家李末年的本体；下排右一是他的好基友、如今活跃在韩国综艺镜头里的艺人兼漫画家旗安 84。

看到这里，希望你还记得，这个算法原本的用途是制造老婆。

大结局：合体进化

终极大杀器来了。让人脸生成器 StyleGAN2 与次元转换器 U-GAT-IT 合为一体，获得不可阻挡的鬼畜杀伤力。

StyleGAN 与 U-GAT-IT 联名之作丨 ak92501

一个负责合成逼真的人脸，一个负责把它变成李末年的漫画脸。分工明确，产能直冲云霄，蕴藏无限可能。

盯住图右下角便会发现，眼镜上黑雾散去之后，露出的如炬目光，令人久久不能平静。

最后，怀着关切的心情询问各位：您的眼睛还好吗？

如想继续接受攻击，请从此传送门前去获取开源代码：

https://github.com/bryandlee/malnyun_faces

参考文献

[ 1 ] Bryandlee ( 2020 ) 침착한 생성모델 . https://github.com/bryandlee/malnyun_faces.

[ 2 ]   Karras, T., Laine, S., Aittala, M., Hellsten, J., Lehtinen, J., & Aila, T. ( 2020 ) . Analyzing and improving the image quality of stylegan. In   Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition   ( pp. 8110-8119 ) .

[ 3 ]    Tang, H., Xu, D., Yan, Y., Corso, J. J., Torr, P. H., & Sebe, N. ( 2020 ) . Multi-channel attention selection gans for guided image-to-image translation. arXiv preprint arXiv:2002.01048.

作者：栗子

编辑：朱步冲，luna

一个 AI  

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