视频换脸新境界,手把手教你在TensorFlow2

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原标题:录制换脸新境界:CMU不独有给人类变脸,仍是能够给花草、天气变脸 | ECCV
2018

铜灵 发自 凹非寺

圆栗子 发自 凹非寺

量子位 出品| 公众号 QbitAI

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CycleGAN,四个足以将一张图像的性状迁移到另一张图像的酷算法,从前能够完结马变斑马、冬天变清夏、苹果变橘子等一颗快艇的成效。

把一段录制里的人脸动作,移植到另一段录像的顶梁柱脸孔。

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世家或者已经习惯诸有此类的操作了。

那行被顶会ICCV收音和录音的钻研自提出后,就为图形学等领域的手艺人士所用,以至还形成不菲美学家用来写作的工具。

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即便目的主演并非全人类,大概也算不上美观。眼睛鼻子嘴,起码零件齐全

也是眼前小火的“换脸”本事的长者了。

那么,如何的迁移才可走出这些范畴,让这几个星球上的万物,都有机缘领取摄像改变的人情?

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假若您还没学会那项决定的钻研,那本次绝对要抓紧上车了。

按着你想要的点子开花:中年天命之年年神情包利器

近些日子,TensorFlow初始手把手教你,在TensorFlow 2.0中CycleGAN完毕商法。

来源卡耐基梅隆高校的协会,开辟了机关变身本领,不论是花花草草,照旧万千气象,都能自如转变。

本条官方教程贴几天内收获了满满名气,得到了谷歌(Google)AI程序猿、哥大数据调查商讨所Josh Gordon的推荐,照片墙三春近600赞。

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云,也变得殷切了

有海外网络朋友表彰太棒,表示很欢快见到TensorFlow
2.0课程中包括了最初进的模型。

或者是满怀超过大前辈Cycle-GAN(来自朱俊彦公司)
的表示,团队给本人的GAN起了个要命环境保护的名字,叫Recycle-GAN

那份教程周到详实,想学CycleGAN不能错失这么些:

那位选手,入选了ECCV 2018

详尽内容

Recycle之道,时间知晓

在TensorFlow 2.0中完结CycleGAN,只要7个步骤就足以了。

Recycle-GAN,是一只无监督学习的AI。

1、设置输入Pipeline

不成对的二维图像数据,来操练录制重定向(Video Retargeting)
并不轻便:

安装tensorflow_澳门电子城官方网站,examples包,用于导入生成器和鉴定分别器。

一是,如果未有成对数据,那在录像变身的优化上,给的限制就远远不够,轻松爆发倒霉局地非常小值
(Bad Local Minima) 而影响生成效果。

!pip install -q git+

二是,只凭仗二维图像的空间信息,要读书录像的风格就很困难。

2、输入pipeline

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在那几个课程中,我们根本学习马到斑马的图像调换,如若想搜寻类似的数据集,可从前往:

您开花,笔者就开放

针对那四个问题,CMU团队建议的点子,是采纳日子音信(Temporal
Information) 来施加越来越多的限量,不良局地比较小值的情形会减价扣。

在CycleGAN散文中也提到,将随便抖动和镜像应用报到并且接受集练习聚焦,那是防止超负荷拟合的图像巩固技巧。

别的,时间、空间新闻的烘托食用,也能让AI更加好地球科学到录制的风格特征

和在Pix2Pix中的操作看似,在从心所欲抖动中呢,图像大小被调度成286×286,然后轻易裁剪为256×256。

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在随机镜像中呢,图像随机水平翻转,即从左到右进行翻转。

时间音信:进程条撑不住了 (误)

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根本的是,录像里的时日消息探囊取物,无需找出。

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下一场,看一下Recycle-GAN,是何等在两段录制的图像之间,建立映射的。

3、导入并再一次使用Pix2Pix模型

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透过安装tensorflow_examples包,从Pix2Pix中程导弹入生成器和鉴定识别器。

四个人选手相比较一下

本条课程中选择的模子系统布局与Pix2Pix中很周边,但也是有部分数差距,比方Cyclegan使用的是实例规范化而不是批量规范化,例如Cyclegan随想使用的是修改后的resnet生成器等。

Pix2Pix是有成对数据的;CycleGAN靠的是循环一致性 (Cycle Consistency)
;RecycleGAN用的是摄像流的光阴音信

大家练习八个生成器和多个鉴定分别器。生成器G架构图像X调换为图像Y,生成器F将图像Y转变为图像X。

每每的,比CycleGAN的经过还要劳苦。好像终于感受到,Recycle-GAN这一个名字是有道理的。

鉴别器D_X区分图像X和扭转的图像X,辨别器D_Y区分图像Y和生成的图像Y。

争辨损失(Adversarial Loss) ,朱俊彦公司的循环损失(Cycle Loss)
往往损失(Recurrent Loss)
,以及CMU团队协和造的“再”循环损失(Recycle Loss)
都用上,才是无敌的损失函数

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意义如何?

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