Генерация изображений.

Description

Машинное обучение можно использовать для создания автопилотов, точных прогнозов погоды и многого другого. А можно заняться чем-то действительно полезным вроде рисования аниме-тян.

100 случайно сгенерированных StyleGAN аниме-изображений

Стоит отметить, что лица получаются очень разнообразными: меняется не только цвет волос или глаз, ориентация головы и другие мелкие детали, но и общий стиль. Изображения могут быть похожи на кадр из мультфильма, компьютерную графику, аниме 90-х и 00-х годов и даже на рисунки акварелью или маслом.

StyleGAN представлена в 2018 году. Она использует стандартную архитектуру GAN, применяемую в ProGAN, но черпает вдохновение из механизма передачи стиля. StyleGAN модифицирует свою генераторную сеть (генератор), которая создаёт изображение путём его многократного увеличения: 8px → 16px → 32px → 64px → 128px и т. д. При этом на каждом уровне используется комбинация случайных входных данных или «стилевого шума» (“style noise”) с AdaIN. Это указывает генератору, как стилизовать изображения с определённым разрешением: изменить волосы, текстуру кожи и так далее. Систематически создавая такую случайность на каждом этапе процесса формирования изображения, StyleGAN может эффективно выбирать более удачные варианты.

Сравнение архитектур ProGAN (a) и StyleGAN (b)

StyleGAN вносит также ряд дополнительных улучшений: например, в ней используется новый датасет лиц “FFHQ” с изображениями размером 1024 пикселя (выше, чем у ProGAN). Кроме того, сеть демонстрирует меньше потерь и очень интенсивно использует полностью связанные слои для обработки случайного ввода (не менее 8 слоёв из 512 нейронов, в то время как у большинства GAN 1 или 2 слоя). Ещё более поразительным является то, что в StyleGAN не используются методы, которые считались критически важными для обучения других GAN: например, релятивистские потери, распределение шума, расширенная регуляризация и т. д.

За исключением этих особенностей, архитектура довольно обычная. Поэтому если вы имели дело с какой-либо GAN — можете смело работать со StyleGAN. Процесс обучения тот же, гиперпараметры стандартные, а код во многом совпадает с ProGAN.

Одна из наиболее полезных вещей, которые можно сделать с обученной моделью StyleGAN — использовать её в качестве «стартовой площадки» для более быстрого обучения новой сети на меньшем объёме данных. Например, нашу модель можно переобучить на подмножество аниме-персонажей: рыжеволосых, мужчин, или на одного конкретного героя. Для этого понадобится около 500-5000 новых изображений, но иногда достаточно и 50.

Если у Вас появилась заинтересованность в данной нейронной сети, и она может помочь Вам в реализации Ваших бизнес и других технических задачах, пожалуйста отправьте заявку на email info@ai2b.ru , или позвоните по телефону 8(495)661-61-09