这个AI让马斯克的头都秃了，还能帮他设计特斯拉当年轻的马斯克穿上女装的时候，就是这个丫子。好漂亮的妹子啊～而且如果再加上胡子，瞬间就变成了另一种“味道”。也可以看看马斯克再过几年秃头的样子。（手动狗头）靠，马斯克还是马斯克，还是“新地球首富”。实现这一点的是一项基于StyleGAN2的新技术——StyleFlow，它可以根据指定条件生成人脸。除了上述的换女装、变光头、画胡子等功能外，它还集成了变换姿势、调节灯光、变换表情等效果，甚至可以用在汽车上。根据条件生成人脸我们知道，由于GAN隐空间内部的相互作用，编辑一个属性条件很容易导致其他属性发生不必要的变化。基于这样的背景，本文提出了StyleFlow。具体来说，探讨了问题的两个方面：属性条件采样和属性控制编辑。第一，属性条件抽样。采样具有特定属性的高质量真实图像；二、属性控件编辑。编辑给定的图像，使得编辑后的图像具有目标属性，同时最好地保留源图像的属性。StyleFlow推断的路径以输入图像为条件，因此可以适应个人面孔的独特性。我们首先使用从源图像开始的反向推理，并通过CNF块序列进行前向推理以支持属性条件编辑。图中，z代表先验分布的变量，w代表StyleGAN的中间权向量。另请注意，后向和前向推理是由ODE求解器实现的，该求解器计算时间变量上的CNF函数。其中属性向量at是条件学习函数的关键，既可以用于正向推理也可以用于反向推理。然后，使用StyleFlow的属性条件采样，通过重采样Z0来定义它们的属性。最后，研究人员使用StyleGAN的面部和汽车潜在空间评估了我们的方法，并在真实照片和StyleGAN生成的图像上展示了沿着各种属性的细粒度分离编辑。例如，对于人脸，相机姿势、灯光变化、表情、面部毛发、性别和年龄都会发生变化。一对多的批处理操作也是可能的。最后，通过大量的定性和定量对比，并与现有技术进行对比，研究人员证明了StyleFlow的优越性。这项技术背后的团队由阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)和Adob??e联合开发，第一作者是来自KAUST的RameenAbdal。研发团队中还有一位中国面孔——朱佩豪。毕业于东北大学自动化专业，后赴中国科学院大学攻读计算机专业。硕士毕业后，他来到阿卜杜拉国王科技大学计算视觉中心攻读博士学位。除了生成人脸，你还能造车吗？最后分享一下这项技术的“造车”效果~改变颜色。旋转任意角度。普通车秒变SUV~虽然这些demo中没有特斯拉效应，但还是要问一句：那么，马斯克有兴趣吗？（手动狗头）GitHub：https://github.com/RameenAbdal/StyleFlow演示视频：https://www.youtube.com/watch?v=LRAUJUn3EqQ&feature=youtu.be论文地址：https://arxiv.org/pdf/2008.02401.pdf项目地址：https://rameenabdal.github.io/StyleFlow/
