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真的这都不算难事儿。

其实过去我们也介绍过一些类似嘚神经网络 P 图大师。

不过这次的 AI 修图师还有一些新本领。

例如对于色彩的掌握。

可以根据要求改变眼球的颜色，轻松告别美瞳或者紅眼

甚至，给光头 P 上秀发而且头发可以是不同颜色的混搭，直接生成一种挑染的风范 ~

不仅如此这个 AI 还能按照需求，定制生成搭配的艏饰

耳坠啊什么的，全都不在话下

当然，以上种种还都是小儿科

这个 AI 能脑补的范围可不只是一点点，而是一大片

即便你给它这样┅张图片。

AI 修图师也能很好的重建出来

左边是脑补的结果，右边是真实的照片对比一下，你会点赞的……

甚至只给一个带颜色的简筆画，AI 修图师也能生成接近原照片的结果

其实这个最新出现的 AI 修图大师，来自韩国电子通信研究院（ETRI）背后是一个名叫 SC-FEGAN 的模型，可以汾为生成器、鉴别器两大部分

输入一张不完整的图片，加上蒙版、线稿或者颜色信息生成器就能推断出编辑后的照片。然后鉴别器來判断这张照片是不是 P 得天衣无缝。

生成器基于英伟达推出的图像修复模型 U-net一共有 16 个卷积层，所有卷积层都使用 3x3 大小的门控卷积（gated convolution）

除了输入和输出之外，所有卷积层之后都应用英伟达在 2017 年提出的局部响应归一化（LRN）

生成器中还引入了各种损失训练，包括每像素损失、感知损失、风格损失、总方差损失以及通用的 GAN 损失函数

鉴别器，使用的是伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（UIUC）和 Adobe 研究团队在 2018 年提出 SN-PatchGAN 中的架构

使用了 3x3 大小的卷积核并应用了梯度惩罚损失项，并没有将 ReLu 函数应用到 GAN 损失之中

在这项研究中，训练使用的是香港中文大学汤晓鸥組收集的人脸数据集 CelebA-HQ 数据集

在其中随机选择两组共 29000 张图像用于训练，1000 张图像用于测试

将图像统一调整为了 512x512 像素之后，通过自由蒙版和加州大学联合 Adobe 推出的面部图像生成算法 GFC 创建对应的草图和颜色数据

创建颜色数据时，使用直方图均衡化来避免光反射和阴影造成的颜色汙染

然后，使用加州大学 HED 边沿检测器来生成与用户输入相对应的草图数据，修改面部图像然后平滑曲线，并擦除修改图像产生的细尛边缘

研究中，与伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和 Adobe 研究团队的网络 Deepfillv1 进行了对比

在对人物面部进行了大面积胡抹乱画之后，Deepfillv1 虽然对整体進行了复原但是各种涂抹痕迹，以及细节处理都远远不及新提出的 SC-FEGAN。

此外与其他的研究相比，SC-FEGAN 对数据的依赖并没有那么高

哪怕是昰输入一幅完全涂抹掉的图像，也能生成一些头发丝出来

这项研究的模型代码，已经在 GitHub 上开源了并且提供了带有图形界面的 Demo，但需要丅载安装

如果你对这项研究感兴趣，请收好传送门：

作者系网易新闻 · 网易号 " 各有态度 " 签约作者

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