安妮 編譯整理

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

半年前AI圈內紅紅火火的StarGAN模型有新實現出爐。

昨天，網友taki0112公佈了一個簡易版StarGAN TensorFlow實現，不到一天時間就在Reddit論壇上熱度暴增到700。

因為實現的效果，看起來真的還不錯：

△ 女性頭像上的實現效果

△ 男性頭像上的實現效果

僅僅給出一張原始頭像，這個簡易實現的GAN就能合成出染髮、變性、衰老的模樣。“性別和年齡的變化是微妙的，但結果相當不錯。”網友Valiox評價。

本就是Star的StarGAN

StarGAN由高麗大學、韓國Clova AI研究院Yunjey Choi、Minje Choi等人在去年年底提出，在多領域的圖像遷移學習研究中確實是個效果不錯的明星。

在圖像翻譯領域，無論是Pix2Pix還是CycleGAN都只能解決一對一的問題，即從一個領域到另一個領域的轉換。

若要實現多領域的轉換，則每個領域都需重新訓練模型，而星型結構的StarGAN實現了同一生成網絡學習多個域之間映射關係，高效解決多領域間圖像轉換問題。

△ 左：傳統遷移模型結構；右：StarGAN結構

StarGAN的轉換效果非常逼真，輸入一張頭像，就能看到這個喜怒哀樂的樣子。

△ StarGAN轉換效果

你要的資料來了

關於這個簡易版的TensorFlow具體實現，可在作者GitHub中查看：

https://github.com/taki0112/StarGAN-Tensorflow

此外，附StarGAN論文地址：

https://arxiv.org/pdf/1711.09020.pdf

論文原作的實現：

https://github.com/yunjey/StarGAN

預訓練權重地址：

https://drive.google.com/open?id=1ezwtU1O_rxgNXgJaHcAynVX8KjMt0Ua-

— 完 —

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