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当视觉特效师与GAN强强联手，做出来的动画会不会更好看？
答案是YES。
这是一位视觉特效师，用海外版抖音上超火的小姐姐Bella Poarch的视频，生成的奥巴马TikTok版动画：
不仅动画效果逼真，表情生动，GAN生成的人物也不会出现意外“脱模”的情况。
当时，这位专业动画师一接触到AI，就看中了AI搞艺术的“本事”——用GAN将一个视频中的人物动画化，只需要几分钟。
相比之下，如果用正常的软件进行动画制作，可能需要耗费一个动画师几周的时间。
不过，他很快发现，现有的这些AI人脸动画化的模型，做出来的卡通形象实在太丑。
如下图，此前用AI将安倍晋三动画化后，卡通人物的脸色看起来不太好……
△动画化后有点印堂发黑的诡异感
于是，他干脆自己上手，结合现有的GAN模型进行优化调整。
效果好极了！
不仅像是给正常的人脸加了美颜特效，卡通形象简直堪比迪士尼动画中的主角：
连奥巴马都“返老还童”，比开了美颜看起来还年轻。
而且，任何人都能控制这些卡通人物的表情，即使是提前录制好的视频也可以。
那么，这样的动画效果，到底是怎么做出来的？
迁移学习的妙用
这位视觉特效师，选择了用一种特殊的方式制作好看的卡通人物形象。
他利用迁移学习生成了一个7×6的表格，根据迁移学习的强度来生成不同风格的人脸。
也就是说，如果迁移学习强度越大，人物就会越接近卡通化，而迁移学习强度越小，人物就越接近真实形象。
可以看见，图像越靠近左下角，人像就越真实；而越靠近右上角，人物就更接近卡通化。
这样，既能最大程度上保留人物的特点，又能使卡通脸看起来更逼真。
而且AI还能根据“客户需求”，判断出更适合的人像，并进行数据训练。
连尤金老爷子看起来都年轻了不少，甚至有点《飞屋环游记》里老爷爷的慈祥意味了。
在这其中，视觉特效师利用了GAN来生成卡通人物的形象。
既能“性别转换”，也能变化年龄
这位视觉特效师采用的基础模型是Justin Pinkney和Doron Adler的作品StyleGAN2 FFHQ （Nvidia的模型），主要根据DeepAI做成。
StyleGAN的原理在于，它摒弃了输入层，添加了一个非线性映射网络。
此外，它创新了一种名为style-based generator的生成器，能够控制所生成图像的高层级属性(high-level attributes)，如 发型、雀斑等。
而且，这个StyleGAN自带一个开源数据集FFHQ，里面包含着各种各样的人脸数据集。
而这位视觉特效师，则是将这个StyleGAN2 FFHQ进行了微调。
利用GAN生成的人物形象，不仅可以卡通化，还可以让图像模式化（Stylized），生成风格相似的人物表情和特征。
不仅可爱的小朋友能被卡通化，而且还能根据眉毛和脸部特征构建一个女孩子的面部：
如果人物“长大”了，那么模式化出来的女孩子的面部，也会变得更成熟：
这份软件目前还没开源，因为看起来，这位视觉特效师对自己做出来的动画还不是太满意，认为仍然有更多可以改进的空间。
不过，网友似乎已经有点急不可耐。
有热爱二次元的网友表示，希望这样的工具能将所有的漫画改成动漫。
也有网友表示，这样的工具看起来已经很棒了，不知道作者是否有意愿在对作品满意后，进行开源。
期待这位视觉特效师能够达成目标，将这份模型代码开源。
作者介绍 
Nathan Shipley，视觉特效师，动态图形艺术家，创意技术人员，目前感兴趣的研究方向是AI生成艺术。
此外，这位特效师还曾经在2019年，为佛罗里达州圣彼得堡的达利博物馆“复活”了超现实主义画家Salvador Dali本人。
那些对画家Dali的著作有兴趣的观展者，只要按下按钮，就能看见屏幕中的Dali正对你“打招呼”，神态非常惟妙惟肖。
如果对他的艺术作品感兴趣的话，可以戳下方地址主页查看。
Nathan Shipley主页地址：
http://www.nathanshipley.com/gan
