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嫌棄GAN生成的圖像不夠炫酷？

不需要改變數(shù)據(jù)集，只需要給CLIP下達(dá)的命令中把“虛幻引擎”幾個(gè)字加上，再讓CLIP去指揮GAN，圖像就立馬變成了高大上的CG藝術(shù)風(fēng)。

文字中加入虛幻引擎這個(gè)技巧，最早由Aran Komatsuzaki發(fā)在推特上，吸引了大量CV圈的人來(lái)圍觀。

后來(lái)有人把這套流程發(fā)在了Colab上，網(wǎng)友們都玩瘋了。

還可以指定成“彩色鉛筆風(fēng)格”

或者“吉卜力風(fēng)格”：

最絕的是，加上“3D photo inpainting”竟然可以生成立體構(gòu)圖。

CLIP是OpenAI開發(fā)的一個(gè)負(fù)責(zé)給圖像重排序的模型，它與GAN合作的方式也很簡(jiǎn)單。

先用一張平平無(wú)奇的隨機(jī)圖案作為種子，像這種：

像這樣讓CLIP算出其與文字描述的相似度打分，然后反饋給GAN，讓GAN以提升分?jǐn)?shù)為目標(biāo)不斷迭代。

AI藝術(shù)家組合就這么出現(xiàn)了。

除了在提示中加入風(fēng)格要求之外，還可以直接告訴AI一個(gè)人名，看看在AI眼中他們長(zhǎng)啥樣。

甚至能用來(lái)猜猜那些從未露面的大佬們，比如神秘的比特幣之父中本聰。

這就是AI心目中的中本聰，不管你信不信，反正我是信了。

在線試玩

VQGAN+CLIP在Colab上有很多版本，我們經(jīng)過對(duì)比選擇了一個(gè)加入額外優(yōu)化和池化技巧，在速度和質(zhì)量上都比較出色的一個(gè)（鏈接在文章末尾）。

第1步和第2步，按順序執(zhí)行就好。

第3步，選擇使用的模型，默認(rèn)的是用ImageNet訓(xùn)練的。

第4步設(shè)置參數(shù)，一般情況下只需要在texts里填上要生成的內(nèi)容，用“|”分隔。

width和height控制生成圖像的分辨率，model可以選擇使用的模型（需要在第3步中下載）。

改變seed的數(shù)字可以更換隨機(jī)圖像種子。

另外還可以在init_image處指定一張初始圖片，需要把圖片上傳到Colab環(huán)境里再填入鏈接。

比如，有人使用這樣一張圖片作為圖像種子，開發(fā)了新玩法：生成寶可夢(mèng)。

第五步執(zhí)行，300*300分辨率的圖迭代500次只需要幾分鐘。

最后，還可以把生成的過程合成為視頻。

就是這么簡(jiǎn)單，快來(lái)試試吧。

在線試玩：
https://colab.research.google.com/drive/1ZAus_gn2RhTZWzOWUpPERNC0Q8OhZRTZ

VQGAN:
https://github.com/CompVis/taming-transformers

CLIP:
https://openai.com/blog/clip/