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- 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
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2020-12-03
本文转载自微信公众号: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
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
我们可以增加一点雾气
也许再加一点,
同时把太阳色温变低一点
或者是增添一点绿色:
转换为更为写实的风格:
或是强调手绘的感觉:
又或是凛冬将至:
此外,这套算法还提供了内容混合以及风格迁移功能
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:
二:人物肖像
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
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:
少年马云、女企业家马云、老年马云、猛男马云
各国马云
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
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
可见输出结果还是非常稳定的
以下为更多的生成结果:
三:角色设计
我们还是如上文一样,先随机生成一个角色
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
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
此外,角色混合的效果也是非常令人感动
以下为更多的生成结果:
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
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/
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