By 超神经

内容一览：近日，日本男星星野源通过事务所发布声明，宣布结婚，新娘正是被不少男粉丝奉为「老婆」的新垣结衣。

关键词：生成对抗网络   StyleGAN

「老婆嫁人了」、「星野源夺妻之痛」、「爷青结」……星野源和新垣结衣官宣结婚后，不少网友发出了如上感叹。

二人曾共同出演日剧《逃避可耻但有用》

剧中两位主角原本是“契约结婚”，后终成眷属

还有一波网友在坦然接受「失恋」现状后，转而关心起新垣结衣和星野源的孩子来，生怕孩子长得不像妈妈。

微博网友对二人孩子长相，表现出了极大关心

借助开源模型 BabyGAN，我们预测了新垣结衣和星野源未来孩子的长相。

「大河」是《逃避虽然可耻但有用》剧中，二人孩子的名字。

根据 BabyGAN 的预测，如果新垣结衣跟星野源的孩子是个女孩的话，那么不同年龄的大河可能长这样：

BabyGAN 生成的女儿成长动图

如果大河是个男孩的话，那么不同年龄的大河可能长这样：

BabyGAN 生成的儿子成长动图

 BabyGAN 到底是何方神器

BabyGAN 是一个基于 StyleGAN 的儿童长相预测器，可以基于编码器和生成器，输入父亲和母亲的图像，经过神经网络的处理后，生成或预测未来孩子的长相。

预测方法： 使用基于 GAN 架构的神经网络模型，从输入的父母图像中提取 latent representation，然后用算法将其按一定比例混合，生成孩子图像。

父亲（左）、预测长相（中）、母亲（右）

利用 latency direction，可以改变年龄、面部朝向、情绪及性别等参数。

项目地址:

https://github.com/tg-bomze/BabyGAN

编码器:

https://github.com/pbaylies/stylegan-encoder

本教程主要演示了：

1、从本地加载训练好的 BabyGAN 模型

2、准备父母双方图像，并获取其 latent representation

3、用模型生成孩子的面容

4、调整孩子的性别、年龄等参数，生成符合需求的孩子图像

调整孩子性别、年龄等属性的示意动画

安装环境：Python：3.6；TensorFlow：1.15

注意事项：本教程推荐使用 GPU 运行

教程地址：

https://openbayes.com/console/openbayes/containers/WOpfLGoTdkg

 模型训练过程详解 

1、准备工作

2、准备父母图像

3、生成孩子图像

4、生成具有某些特征的孩子图像

查看完整教程：

https://openbayes.com/console/openbayes/containers/WOpfLGoTdkg

 StyleGAN 相关的高赞开源项目

BabyGAN 模型基于 StyleGAN，除此之外，基于 StyleGAN 和 StyleGAN2，还派生出了诸多优质开源项目。

 StyleALAE 

StyleALAE 是一个基于 StyleGAN 生成器的对抗隐性自动编码器，它不仅可以生成图像质量与 StyleGAN 相当的 1024 x 1024 人脸图像，而且在同样的分辨率下，还可以基于真实图像进行人脸重建和属性更改。

StyleALAE 架构示意图

StyleALAE 编码器使用 Instance Normalization (IN) 层来提取多尺度风格信息，这些信息通过可学习的多重线性映射 (learnable multilinear map)，组合成隐式代码 w。

相关论文：

https://arxiv.org/pdf/2004.04467.pdf

项目地址：

https://github.com/podgorskiy/ALAE

 StyleFlow 

虽然使用 StyleGAN 可以轻松生成高质量、多样化、逼真的图像，但是使用（语义）属性控制生成过程、同时又保持高质量输出，实现起来却并不简单。此外由于 GAN 潜在空间的纠缠特性，沿着一个属性编辑很容易引起其他属性的变化。

为了解决纠缠潜在空间的条件化探索中，属性条件化采样 (attribute-conditioned sampling) 和属性条件化编辑 (attribute- conditioned editing) 的问题，科研人员提出了 StyleFlow。

利用 StyleFlow 可以针对某一属性进行修改

而不引起其他属性的变化

如只更改光照、姿势、表情、性别等

用 StyleFlow 对真实图像进行非顺序 (non-sequential) 编辑，针对老年人、非对称等极端图像时，效果优于并发方法 (concurrent method)。

相关论文：

https://rameenabdal.github.io/StyleFlow/

项目地址：

https://github.com/RameenAbdal/StyleFlow

 Pixel2style2pixel (pSp) 

pSp 是一个用于图像到图像转换的 StyleGAN 编码器，它基于一个新型编码网络，可以直接生成一系列风格向量，这些风格向量被输入到预训练 StyleGAN 生成器中，形成扩展的 w+ 潜在空间。

在 pSp 中，编码器无需额外优化就可以直接将真实图像嵌入 w+ ，且利用编码器可以直接解决图像到图像的转换任务，并将其定义为从输入域到潜在域的编码问题。

pSp 在 StyleGAN 反演、多模态条件图像合成

人脸正面化、图像修复和超分辨率场景中的成果展示

pSp 可以在不改变结构的前提下，处理各种各样的图像转换任务，如由分割图生成人脸图像、人脸正面化、超分辨率等。

相关论文：

https://arxiv.org/abs/2008.00951

项目地址：

https://github.com/eladrich/pixel2style2pixel

 GenForce 

GenForce 是一个适用于 StyleGAN、StyleGAN2、PGGAN 等深度生成模型的高效 PyTorch 库，它具有以下特点：

1、分布式训练框架

2、训练速度快

3、模块化设计，适用于新模型的原型制作

4、与官方 TF 版本相比，高度再现了 StyleGAN 的训练

5、包含众多带 Colab demo 的预训练 GAN 模型

部分 GenForce 相关项目及论文

相关论文：

https://genforce.github.io/

项目地址：

https://github.com/genforce/genforce

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