人工智能头条|B 站 Up 主自制秃头生成器，独秃头不如众秃头？( 二 )
StyleGAN 就是一个用来生成图片的 GAN 的实现 ， 输入一个隐式向量 ， 它可以凭空生成一张人物照片 。
具体怎么实现的呢？
第一步 ， 就是想办法找到可以生成输入照片的隐式向量 ， 这可以通过训练一个残差网络来实现 。 直接使用 StyleGAN-Encoder 将照片转化成一个隐式向量 ， 从而生成一个 StyleGAN 版本 。 这样生成的图像与源图像会有细微的差别 ， 但是八九不离十 。
第二步 ， 招待控制秃顶这个变量的方法 ， 这里用到的是训练一个 SVM 二分器 ， 以喂给 StyleGAN 的隐式向量为输入 ， 以这个隐式向量生成的图片是否秃顶为输出 ， 训练模型 。 找到这个二分器之后 ， 只需要根据对应方向现行微调隐式向量 ， 就可以控制生成图片的秃顶程度了 。 使用名人图片数据集 CelebA 作为训练数据 ， 它已经很友好地将秃顶名人做好分类 。 经过 5 小时左右的训练 ， 模型终于训练好了！
最后一步 ， 拍一张帅帅的照片 ， 生成对应的隐式向量 ， 按对应方向移动就可以生成图像了 。
向生发的方向移动 ， 生成的视频中头发开始旺盛生长：
本文插图
话说生发后的秦昊老师 ， 貌似真有那么一丢丢像张杰？！
向脱发的方向移动 ， 生成视频中头发开始逐渐稀疏......
本文插图
秃了头后的秦昊老师长这样......
其实这也提醒了大家熬夜的危害 ， 为了自己的头发 ， 没事别熬夜玩手机......
【人工智能头条|B 站 Up 主自制秃头生成器，独秃头不如众秃头？】最后 ， 指路 B 站视频 ， 看 UP 主亲自示范：
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