马斯克又被玩坏了，这个「变脸」AI 比 StyleGAN 还溜安杰利娜朱莉

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发布时间：2021-01-16 14:02

给人像「P」上浓密的胡须，安杰利娜朱莉需要多久？

这个 AI 只需要一秒，而且效果逼真，看不出一点破绽。

/>最近，一则马斯克的恶搞视频在 YouTube 上火了。一位油管博主用 AI【P】出了多个版本的马斯克，重点是效果惊人。比如，100010网上营业厅这个中年光头版。恐怕连马斯克本人见了都会相信吧？<p align=

/>还有长发飘飘的马斯克。不得不说，女版马斯克也散发着一股女强人的气质。<p align=

/>这个 AI 是来自 Adobe Research 和阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）的一项最新研发成果—StyleFlow 算法。它非常更擅长在合成图像或真实图像的基础上重新编辑面部属性。除了上述马斯克的面部毛发、年龄、性别处理外，它还可以改变拍照角度、光照、人物表情等等。<p align=

/>值得一提的是，StyleFlow 不仅可以用于人像处理，也可以修改汽车等其他图像属性。比如这款【特斯拉】图像可以一秒切换车身颜色。<p align=

/>▲ z 表示先验分布变量，w 表示 StyleGAN 的中间权重向量。从源图像开始，通过使用反向推理和一系列 CNF（Continuous Normalizing Flow）功能模块的正向推理来支持属性条件编辑。另外，需要注意的是，反向推理和正向推理是由 ODE 解算器通过计算时间变量上的 CNF 函数来解决的。<p align=

/>CNF（连续归一流）功能块可以作为神经网络块来实现。其中，以属性向量 at 为条件的学习函数，既可以可用于正向推理，也可以用于反向推理。实验结果基于以上原理，研究人员通过使用 StyleFlow 对给定图像进行了属性条件采样。论文中展示了固定目标姿势下戴眼镜女性的图像（上）；面部有毛发的 50 岁男性图像（中）；固定姿势下 5 岁男孩的微笑图像（下）三类属性的抽样结果。<p align=

/>在定量比较上也同样如此。下图展示了 StyleFlow 与其他方法在人脸分类器（Geitgey 2020）评估下得出的 SOTA 结果。StyleFlow 在灯光、姿势、表情等属性上基本达到了最高值。<p align=

/>以下是在循环编辑一致性方面，StyleFlow 的编辑方法在不同排列下基本保持一致（各个属性中使用了平均误差）。<p align=

/>更多详细内容可参见论文：https://arxiv.org/pdf/2008.02401.pdf
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