“排队1241人，等待2600秒……”

　　——这届网友为了看一眼自己在动漫里的样子，可真是拼了。

　　“始作俑者”是一款可以把人像变动漫的生成器。

　　只需一张图片或一段视频，无论男女老少、明星素人都可以一睹自己的“动漫风采”～

　　什么“国民老婆”王冰冰：

　　什么“国民妹妹”IU：

　　什么科技圈大佬、EDG成员、金发美女、容嬷嬷……

　　发丝、眉宇，甚至眼神里流露出来的情绪，都给你“描绘”得淋漓尽致……

　　▲视频效果

　　这也难怪网友把服务器都给挤爆了。

　　随便翻翻大家的作品，简直是深不见底。

　　再看看GitHub上的相关项目，果然也冲上了趋势榜第一名。

　　这个AnimeGAN，真是厉害了！

　　如何给自己捏一个动漫脸？

　　看完展示的效果，你是不是也想打造一个自己专属的漫画脸了呢？

　　这个可以有，现在就手把手教你。

　　第一种方法就veryvery简单了，只需要上传一张照片就可以。

　　提供在线玩法的网站（链接见文末），就是那个著名的抱抱脸（HuggingFace）。

　　它专门开设了一个在线AnimeGANv2的App，直接把图片“丢”进去就好。

　　BUT！！！

　　也正如刚才提到的，现在这个AI着实有点太火了，简单的在线方法，就等同于排大队。

　　这不，等了5259秒之后，前面还有15人……

　　如果不想排队怎么办？

　　接下来，就是第二种方法了——上代码！

　　热心网友在苦等了3小时之后，终于还是忍不住了，强烈安利Colab版本（链接见文末）：

　　先运行一下文档里的前两段代码，然后只需要简单修改照片路径即可。

　　当然，如果想加大难度挑战一下，AnimeGANv2的GitHub项目也是有的哈：

　　以上介绍的方法都是用图片转换，如果你想用视频的话，在AnimeGANv2项目中执行下面这两条命令就OK：

　　当然，该项目的Pytorch实现也有，不过Pytorch版本目前只支持图片转换；如果想转视频，暂时就需要你自己写个脚本了～

　　风格迁移+GAN

　　那么，如此效果的背后，到底是用了什么原理呢？

　　AnimeGAN是来自武汉大学和湖北工业大学的一项研究，采用的是神经风格迁移+生成对抗网络（GAN）的组合。

　　它其实是基于CartoonGAN的改进，并提出了一个更加轻量级的生成器架构。

　　AnimeGAN的生成器可以视作一个对称的编码器-解码器网络，由标准卷积、深度可分离卷积、反向残差块、上采样和下采样模块组成。

　　为了有效减少生成器的参数数量，AnimeGAN的网络中使用了8个连续且相同的IRB（invertedresidualblocks）。

　　在生成器中，具有1×1卷积核的最后一个卷积层不使用归一化层，跟随其后的是tanh非线性激活函数。

　　上图中，K为内核大小，C为特征图数量，S为每个卷积层的跨度，H是特征图的高度，W是特征图的宽度，Resize值用于设置特征图大小的插值方法，⊕表示逐元素加法。

　　而此次的V2版本，是基于第一代AnimeGAN的升级，主要解决了模型生成的图像中存在高频伪影的问题。

　　具体而言，所采取的措施是使用特征的层归一化（layernormalization），来防止网络在生成的图像中产生高频伪影。

　　作者认为，层归一化可以使featuremap中的不同通道，具有相同的特征属性分布，可以有效地防止局部噪声的产生。

　　AnimeGANv2的生成器参数大小为8.6MB，而AnimeGAN的生成器参数大小为15.8MB。

　　它俩使用的鉴别器大致相同，区别在于AnimeGANv2使用的是层归一化，而不是实例归一化（instancenormalization）。

　　网友：我变漂亮了

　　这个AI可算是圈了一众粉丝。

　　有些网友“冲进二次元”之后，发现了自己惊人的美貌：

　　它把我变漂亮了！

　　而且非常骄傲的晒出了自己的漫画脸。

　　还有网友看完比尔盖茨的效果之后，直呼：

　　天！盖茨看起来聪明又性感。

　　就连新海诚导演都曾转发过AnimeGAN的作品呢。

　　OneMoreThing

　　最后，大家上手之前一定要注意，虽然AnimeGAN展示的效果都是比较好的，但这有一个大前提：

　　照片一定要高清、五官尽量要清晰！

　　不然画风可能就会变得诡异（作者亲测，欲哭无泪）……

　　那么，你在漫画里是什么样子？

　　快去试试吧~

　　在线Demo：

　　https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2

　　Colab版本：

　　https://colab.research.yuhou.cn/drive/1jCqcKekdtKzW7cxiw_bjbbfLsPh-dEds?usp=sharing#scrollTo=niSP_i7FVC3c

　　GitHub地址：

　　https://yuhou.cn/TachibanaYoshino/AnimeGANv2

　　https://yuhou.cn/bryandlee/animegan2-pytorch

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　　关键词：AI，变脸，变身，开源

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