DualStyleGAN高分辨率人像风格迁移算法DualStyleGAN。给定一张真实的图片A：图片A，然后是一张图片B，就是要转换的风格：图片B。进行风格迁移生成图片C：图片C还不错吧？这样，我们就可以根据自己喜欢的动漫人物来转移自己人像的风格了。再来看看更多的算法效果：第一列是原图，第二列是参考风格，第三列是算法生成的效果。该算法可以应用于一些需要头像的场景，为用户提供一些可选的漫画风格来生成自己喜欢的头像。DualStyleGAN算法刚刚开源，获得了近300颗星。项目地址：https://github.com/williamyang1991/DualStyleGAN算法运算官方提供了三种方法。没有任何编程基础的朋友可以体验网页。https://huggingface.co/spaces/hysts/DualStyleGAN上传图片体验。另外两个是Colab环境和本地构建。Colab不需要自己安装一些第三方依赖，有一个“天梯”可以直接打开运行。https://colab.research.google.com/github/williamyang1991/DualStyleGAN/blob/master/notebooks/inference_playground.ipynb想在本地测试的小伙伴也可以本地部署。官方提供了Conda环境，直接创建虚拟环境即可。condaenvcreate-f./environment/dualstylegan_env.yaml的详细内容请直接阅读README。最后放上一组惊艳的效果。RQ-VAETransformer经常看我文章的朋友应该都看过我写的NüWA（女娲）和DALL-E算法。今天要介绍的算法RQ-VAETransformer在文字转图片任务上效果更好。任务是根据文字描述生成描述对应的图片。例如：白雪皑皑的山脉前的芝士汉堡。山脉前的芝士汉堡。该算法根据我们的文字描述生成相应的图片。另一个例子：蓝色海洋上的樱花树。蓝色海洋上盛开的樱花树。该算法主要分为两个阶段：RQ-VAE和RQ-Transformer。前者负责编码，后者负责生成。算法也刚刚开源：项目地址：https://github.com/kakaobrain/rq-vae-transformer本项目只支持本地环境，第三方库可以根据需求直接安装。大家可以体验一下pipinstall-rrequirements.txt，有些效果还是挺有意思的。VFDDeepFake换脸技术越来越多。变脸的图片和视频非常逼真，有时肉眼很难判断。VFD通过技术手段，可以帮助我们分析图片的真伪。也是刚刚开源的2022的CVPR。至于效果，大家可以自己测试一下。项目地址：https://github.com/xaCheng1996/VFD漫谈从2022年的CVPR来看，3D重建和Transformer相关的已经有很多了。稍后看看情况，分享一些3D重建。
