英偉達(dá)把P圖軟件GAN了
讓畫像雕塑“擠眉弄眼”
曉查 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
英偉達(dá)的最新AI工具又讓網(wǎng)友用戶們激動了。
“我已經(jīng)等不及了！”
一位網(wǎng)友在看完演示視頻后表示。
對于“手殘黨”來說，英偉達(dá)的EditGAN簡直就是零基礎(chǔ)P圖神器。
能夠高質(zhì)量、高精細(xì)度地對圖像進(jìn)行修改，讓P圖方式從未如此容易。
例如，讓畫像和雕塑“擠眉弄眼”：
只要你會上傳圖片、能畫草圖，就能夠輕松P圖。如此“魔性”的工具，難怪得到了網(wǎng)友熱捧。
EditGAN甚至能精細(xì)到修改車輪輻條大小和方向：
當(dāng)然，真人照片也不在話下，如控制人眼朝向、頭發(fā)量等：
還能給貓咪修改耳朵大小：
而你要做的，只是上傳一張圖片，然后由程序生成一張語義分割草圖，直接在草圖上涂抹修改。
△?在草圖中加入牙齒部分，人就笑了
EditGAN只會修改你想要改變的部位，其他部分都原封不動。
和最近的GauGAN2一樣，英偉達(dá)也為EditGAN開發(fā)了一個電腦軟件：
這項研究已經(jīng)被NeurIPS 2021接收。
本文一作是來自多倫多大學(xué)的華人博士生凌歡，他同時在該校人工智能研究院（Vector Institute）和英偉達(dá)做研究。
首個GAN驅(qū)動的圖像編輯器
研究人員表示，EditGAN是第一個GAN驅(qū)動的圖像編輯框架，它的主要特點(diǎn)是：
1、提供非常高的精度編輯，
2、只需要很少的注釋訓(xùn)練數(shù)據(jù)，
3、可以實(shí)時交互式運(yùn)行，
4、允許多個編輯的直接合成，
5、適用于真正的嵌入式、GAN生成甚至域外圖像。
首先，EditGAN使用StyleGAN2生成圖像。
StyleGAN2的工作流程是：獲取圖像，將其編碼到潛在空間，并使用生成器將這個編碼子空間轉(zhuǎn)換為另一個圖像。
但問題在于，這個空間是多維的，我們很難將其可視化，也很難確定該子空間的哪一部分負(fù)責(zé)重建圖像中的哪個特征。
通常，需要龐大的標(biāo)注數(shù)據(jù)集，才能知道模型中潛在空間哪一部分控制哪些特征。
而EditGAN僅通過對少數(shù)標(biāo)記的數(shù)據(jù)集示例進(jìn)行學(xué)習(xí)，就能將分割與圖像相匹配，從而實(shí)現(xiàn)圖像圖像的編輯。
EditGAN保留了完整的圖像質(zhì)量，同時提供了前所未有的細(xì)節(jié)和自由度。
更重要的是EditGAN不僅知道潛在空間對應(yīng)控制那個部分，而且還將它們與草圖對應(yīng)起來。這樣，我們就可以通過修改草圖輕易地修改圖像了。
EditGAN基于DatasetGAN，結(jié)合了圖像建模及其語義分割。
EditGAN的關(guān)鍵思想在于利用圖像和像素級語言分割聯(lián)合分布。
具體而言，就是將圖像嵌入GAN的潛在空間，并根據(jù)分割編輯執(zhí)行條件潛在代碼優(yōu)化。
以上展示了EditGAN的訓(xùn)練過程：修改語義分割并優(yōu)化共享的潛在代碼，與編輯區(qū)域內(nèi)的新分割，以及編輯區(qū)域外的RGB外觀保持一致。相應(yīng)的梯度通過共享生成器進(jìn)行反向傳播。
為了攤銷優(yōu)化，作者在實(shí)現(xiàn)編輯的潛在空間中找到“編輯矢量”。該框架允許學(xué)習(xí)任意數(shù)量的編輯矢量，然后以實(shí)時的速率直接應(yīng)用于其他圖像。
P圖工具即將發(fā)布
作者團(tuán)隊在英偉達(dá)內(nèi)部GPU集群上使用V100執(zhí)行底層 StyleGAN2、編碼器和分割分支的訓(xùn)練以及嵌入和編輯的優(yōu)化。
該項目使用了大約14000個GPU 小時，其中大約3500個 GPU 小時用于最終實(shí)驗(yàn)，其余用于研究項目早期階段的探索和測試。
至于EditGAN的運(yùn)行，在V100上進(jìn)行30 (60) 步優(yōu)化需要 11.4 (18.9) 秒。
雖然訓(xùn)練不起，但是用訓(xùn)練好的模型來P圖還是有可能的。
此前英偉達(dá)發(fā)布的Canvas就集成了GauGAN2等最新成果，可以用手繪草圖生成精細(xì)的PS文件。
可能Canvas也會很快集成EditGAN的吧。
有個好消息是，英偉達(dá)表示，將會代碼和編輯工具軟件即將推出。你是是不是迫不及待想嘗試一把了？
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2111.03186
補(bǔ)充材料：
https://nv-tlabs.github.io/editGAN/editGAN_supp_compressed.pdf
講解視頻：
https://www.youtube.com/watch?v=bus4OGyMQec
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