全自动原画 | 场景美术、板绘肖像与角色设计的机器学习实操指南

本文经授权转自公号:夹山改梁艺术小组

本文使用Artbreeder所免费提供的机器学习在线生成服务,

主要使用StyleGAN以及BigGAN进行生成

无需代码即可操作

https://artbreeder.com/create

 

一:场景美术

 

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这套算法可以让用户通过调节植被、雪、雾、树木、河流、建筑、光照等参数,

自动生成场景图像

以下我们以这张自动生成的树林为例

 

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我们可以增加一点雾气

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也许再加一点,

同时把太阳色温变低一点

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或者是增添一点绿色:

 

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转换为更为写实的风格:

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或是强调手绘的感觉:

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又或是凛冬将至:

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此外,这套算法还提供了内容混合以及风格迁移功能

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如上图所示,

此套算法可以输入两幅不同的图像,

并且可以分别控制两张图片的内容/风格占比

从而生成混合的输出(图①)

或是保留其中一张的内容,并使用另一张的风格(图②)

 

同时,输入图片支持用户上传

换言之,你可以更为准确的控制你想生成的内容或风格

以下为更多的生成结果:

 

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二:人物肖像

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为了测试这套系统的泛用性,

我们在此以骨骼精奇的马云为例

 

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此为原始输入图片

算法首先会根据输入的图片输出一个接近的结果,

接着我们可以从通过年龄、性别、人种、表情、妆容等角度对人物进行调整

且这些调整可以叠加进行

 

以下为部分结果:

 

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少年马云、女企业家马云、老年马云、猛男马云

 

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各国马云

 

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开心马云、瞪眼马云、闭眼马云、知性马云

 

言归正传

实际应用则是你可以创造自己想要的人物形象

以下是我基于马云捏的几张脸,拿来当头像似乎也蛮不错的

 

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这套算法即使在原图片模糊、低像素、压缩严重、角度奇怪、表情微妙等限制条件下,

依然能有很不错的发挥

 

这里我们有请另一位马老师参与鲁棒性测试

 

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可见输出结果还是非常稳定的

 

以下为更多的生成结果:

 

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三:角色设计

我们还是如上文一样,先随机生成一个角色

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在角色生成界面,通过调整相似度阈值,

我们可以自动批量生成类似角色

其中左一的穿搭我还挺喜欢的,

以下我们就以她做测试对象吧

 

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同样,我们可以自由调节角色的性别、服装、职业、武装、颜色等

以下为一些简单调整后的结果

 

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此外,角色混合的效果也是非常令人感动

 

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以下为更多的生成结果:

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四:二次元(老婆)生成器

 

使用方法和上文大致相同

这里就不再赘述了

 

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相关资料:

https://artbreeder.com

https://github.com/NVlabs/stylegan

https://arxiv.org/abs/1809.11096

https://www.gwern.net/Faces

https://hollygrimm.com/gpt3musings

http://pkmital.com/home/

END

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