一切皆有可能JOJO：这个GAN直接让马斯克不再做人了。现在一切都可以成为JOJO！本就意气风发的马斯克，似乎是在直接说“我不是人了！”举世闻名的蒙娜丽莎神秘而优雅的笑容仿佛JO了起来……又是一个同次元……指挥官，指挥官你在干什么！只需打开网页Demo，点击上传任意一张本地图片，即可实现以上效果。这顿时吸引了大批网友围观。不仅推特人气达到了800+，抱脸（HuggingFace）线上试玩也排起长队，最多等个合影也要四五分钟。不仅有JOJO风格，还有迪士尼风格、英雄联盟风格……随便输入一张风格的图片，就可以快速将这个风格应用到新的图片上：看看这可爱又可怜的卡兹兰，大大的眼睛，天真无邪的天真公主笑道，我只想说……老马，收起你的神通吧！JO在线转换任何人像。看完上面的demo，是不是也想做个JO脸呢？让我们用开发者提供的HuggingFace和Colab试试吧。第一个是网络版的抱脸，点击左边框的空白处，可以把本地的任意照片放进去：然后点击提交，等十几秒……站在你面前的不是别人，而是ko无肌金轮大司马！此方法点击链接后可立即播放。不过，虽然简单快捷，但偶尔也要排队等几分钟：所以强烈安利colab版，将任意图片导入test_input文件夹，比如我们这里放一块冰，然后点击运行:继续运行下面的生成模块:makemyicegoddessJOJO,这也是你计算GAN的！而且colab还提供了另一种玩法：导入一张任意风格的图片，自己制作一个XX风格的生成器。嗯……这不是蒂瓦特版的马斯克吗？上传一张严肃的老马图：在style_images文件夹上传一张元神风格的人像：（上传局部二维风格的图片可能会出现“找不到脸”，需要多试几张）然后fine-调好，稍等几分钟，然后点击运行：这刚毅的眼神，再加上原图中老马俯视抱胸的姿势，感觉下一秒就是一句天上人间！通过GAN反演获得近似风格那么，这种方法是如何通过仅参考一张图片就可以完美学习其艺术风格，然后将其应用到其他图像的呢？让我们来看看这个名为JoJoGan的模型。主要通过GAN反演得到近似风格。主要工作流程分为四个步骤：将参考风格图片通过GAN反演成近似配对的训练数据，得到相应的风格化代码；根据风格化代码生成真实人脸图像，并与参考风格图像进行匹配，形成配对数据作为配对训练集；基于这些配对的训练数据，微调StyleGAN；使用微调的StyleGAN生成新样本。开发者表示，该模型在零监督下非常注重风格细节，在不同风格中具有很好的普适性，可以很容易泛化到其他风格的图片中。从二次元到科技宅的开发者闵金冲也是我们的老熟人了。此前曾从事二维妻子生成器：闵金冲毕业于美国伊利诺伊大学厄本那-香槟分校（UIUC），并继续在校攻读博士学位，主要研究领域为机器学习、计算机视觉和图像生成。他之前在字节跳动实习了三个月，现在和两个同学一起创立了一款名为StyleSpace的时尚购物APP，让用户可以在虚拟空间中试穿和购买产品。而他的导师DavidForsyth则是CV领域的大师。曾与JeanPonce合着计算机视觉经典教科书《Computer Vision：A Modern Approach》：HuggingFace在线演示：https://huggingface.co/spaces/akhaliq/JoJoGANcolab在线试玩：https://colab.research.google。com/github/mchong6/JoJoGAN/blob/main/stylize.ipynb#scrollTo=LCLWiXoXwcJb论文链接：https://arxiv.org/abs/2112.11641
