原創 慄子 果殼
說到人臉生成器，你最先想到的大概是這一種：
StyleGAN2作品丨Nvidia
雖然，這隻名叫StyleGAN2的AI，已經擁有（大概是）地表最精湛的捏臉技術；但高度寫實的畫風，怎麼能滿足人類對精神汙染的需求呢？
於是，有位韓國程式設計師bryandlee，調教了一隻有毒的「人臉生成器」。他把韓國漫畫家李末年的作品（比如下圖左側）投餵給AI，不到半天AI便學會畫李末年式的人臉了：
除左數第一列外，皆由AI生成丨李末年 & bryandlee
不論男女老幼，人均表情包，請務必放大觀賞。那樣，一個美（gui）好（chu）的世界，就在我們眼前展開了。
但你大概想不到，這些帶有強烈刺激性的生成物，也和開頭那些寫實派的人像一樣，是StyleGAN2的作品。
注入靈魂：從整體到局部
那麼，如此神採奕奕的技法是怎樣煉成的？
首先，切不可直接把李末年的漫畫成品丟給AI。程式設計師試過，OpenCV視覺庫裡現成的人臉檢測器，檢測漫畫臉的眼力著實有限，圈出的不一定是臉，是臉也不一定圈得出：
紅框，是OpenCV人臉檢測器看出的「臉」丨bryandlee
假如不標記哪裡是人臉，AI就沒辦法有針對性地學習。所以，程式設計師只得從漫畫裡手動標出500張臉：
手動標記的漫畫臉丨bryandlee
準備好數據，就要開始訓練那只有名的人臉生成器StyleGAN2了。
第一次，程式設計師是從零開始訓練的。就是說，在此之前AI沒有接受過任何數據的餵養，不管是人臉數據，還是什麼別的數據。但如此訓練過後，AI的作品就像烤化了一樣：
毀容之路丨bryandlee
經歷了失敗，程式設計師決定調教一隻用高清人臉數據集（FFHQ）訓練過的StyleGAN2。
而這一次，AI順利掌握了李末年畫臉的神韻：
成功案例丨bryandlee
也就是說，學會生成正常的、寫實的人像，大約是走向鬼畜的必經之路。
但走到這一步，程式設計師還不滿足。他又用了一個名叫GANSpace的工具，調整AI生成人臉的細節：戴不戴眼鏡、年齡大小、憤怒悲傷驚訝程度、人臉朝向、嘴巴開閉......都可以分別定製。
細部調節丨bryandlee
記錄下動態的調節過程，也能解鎖一場視覺盛宴。
這時，如果要選出一個最硬核的參數，發量當仁不讓：
人間真實丨bryandlee
衝破次元壁：有特別的技巧
仿佛已經足夠鬼畜了，但故事還沒有結束。
程式設計師想起，從前韓國誕生過一個名叫U-GAT-IT的算法，能把小姐姐自拍變成二次元老婆：
這是夢吧丨NCSOFT
那麼，當然要用李末年的500張漫畫臉來調教這隻AI了。訓練完斃，隨意輸入一張照片，都會收穫洗滌心靈的成效：
出來混，總是要還的（誤）丨bryandlee
注意，下排左一就是漫畫家李末年的本體；下排右一是他的好基友、如今活躍在韓國綜藝鏡頭裡的藝人兼漫畫家旗安84。
看到這裡，希望你還記得，這個算法原本的用途是製造老婆。
大結局：合體進化
終極大殺器來了。讓人臉生成器StyleGAN2與次元轉換器U-GAT-IT合為一體，獲得不可阻擋的鬼畜殺傷力。
StyleGAN與U-GAT-IT聯名之作丨ak92501
一個負責合成逼真的人臉，一個負責把它變成李末年的漫畫臉。分工明確，產能直衝雲霄，蘊藏無限可能。
盯住圖右下角便會發現，眼鏡上黑霧散去之後，露出的如炬目光，令人久久不能平靜。
最後，懷著關切的心情詢問各位：您的眼睛還好嗎？
如想繼續接受攻擊，請從此傳送門前去獲取開原始碼：
https://github.com/bryandlee/malnyun_faces
參考文獻
[1] Bryandlee (2020) 침착한 생성모델. https://github.com/bryandlee/malnyun_faces.
[2] Karras, T., Laine, S., Aittala, M., Hellsten, J., Lehtinen, J., & Aila, T. (2020). Analyzing and improving the image quality of stylegan. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 8110-8119).
[3] Tang, H., Xu, D., Yan, Y., Corso, J. J., Torr, P. H., & Sebe, N. (2020). Multi-channel attention selection gans for guided image-to-image translation. arXiv preprint arXiv:2002.01048.
作者：慄子
原標題：《精神汙染版「人臉生成器」》
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