橙光游戏|字节AI实习生搞出有趣玩意儿：马化腾、雷军变二次元帅哥

这样的于和伟老师，还是你熟悉的那个“接着奏乐接着舞”的feel吗？
而如果容嬷嬷也进入到这个次元，画风竟然……
啊，是世外高人的感觉没错了，容嬷嬷不愧是童年真神！
那如果把互联网大佬们变成这样的画风，又会是怎样一种场面？
先看看雷军，端的是剑眉星目，风流倜傥。
再看BAT的三位大佬……

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好家伙，感觉可以直接看图写作，去橙光游戏整一个《互联网风云录之三雄争霸》了。
（万字腹稿已就位……）
连歪果仁，也能被这个次元统一画风。
看图灵奖得主、深度学习三巨头，Bengio狷狂，Hinton坚毅，LeCun冷傲，绝世高手的feel直接拉满，随时可以华山论剑走一波。

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△Hinton大佬小说男主脸实锤
连LeCun本人看了，都忍不住转发：

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想必你也看出来了，这确实又是GAN的杰作。
不过这个来自字节跳动的GAN届新秀，可不止是能当橙光游戏立绘带师。
卡通风：

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油画风：

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甚至是特朗普风……

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只要男女各100张照片作为训练样本，让AgileGAN看上1个小时，它就都能信手拈来。
即使照片上的人戴了口罩，也能把脸补全：
还会自动把帽子转换成头发。戴的帽子越多头发就越密，如果戴5层帽子，就是这样了：
甚至还能开发出一些鬼畜玩法，比如把生成的图像再喂回去……
△LeCun变美女
而培养出这么一个文能绘图、武能鬼畜的GAN的，是字节跳动和南洋理工大学。一作宋果鲜，目前在字节跳动担任研究实习生。
并且，AgileGAN的相关论文已经入选SIGGRAPH 2021。

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只需100对样本训练1小时
之所以命名为AgileGAN (敏捷GAN)，是因为它在一块V100上训练时间只需要1小时，训练数据集也只需要大概100对样本(男女各100张)。
这么强，怎么做到的？
要知道风格迁移的一大难点，就是如照片到卡通这种面部几何形状变化较大的迁移。
如果过于强调保留几何形状特征，会造成不符合审美的扭曲与瑕疵。
但是保留的少了迁移完就和输入的照片不像了。

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△以前的算法不是脸发绿就是五官扭曲
这是因为，风格迁移算法如StyleGAN2，通把照片的特征编码成向量，逆映射(Inversion Mapping)到隐空间 (Latent Space)。
在此基础上对向量进行变换，再映射回图像，就能产生加减年龄，转换性别的效果。

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△图源 GAN Inversion: A Survey
但是AgileGAN团队发现，像StyleGAN2那样寻找最佳的隐空间映射是行不通的，因为适用于真实照片的映射并不一定适用于其他风格。
AgileGAN以StyleGAN2为基础进行改进，解决办法分为两部分。
第一个是层级变分自编码器 (hierarchical Variational Eutoencoder,简称hVaE)。
在确保映射隐空间分布符合原始高斯分布的同时，将原来的一个隐空间分成不同分辨率的多个隐空间，可以更好地编码图像中不同层次的细节。