還記得之前抖音爆火的人臉特效嗎？輸入一張人臉照片，就可生成一張動漫人臉圖像。這背后的技術離不開基于樣例的人臉風格化，它通過渲染人臉照片使其風格與指定的動漫樣例畫風一致，從而生成自己喜歡的動漫角色。
然而現在的動漫人臉生成方法要么依賴大量的訓練數據，雖然取得了不錯的效果，但這類方法只適用于小尺寸圖像，難以滿足實際需求；要么是基于StyleGAN在小規模動漫人臉數據集上微調，但該方法只能學習數據集的一個總體風格，無法精確模擬數據集中指定的動漫人像樣例的風格。那如何在小樣本數據集上實現高清的動漫人臉風格呢？
針對上述難題，南洋理工大學博士后研究員楊帥等人提出了DualStyleGAN網絡。它是在StyleGAN的基礎上添加外部風格控制模塊，構建全新的雙路風格生成網絡。
DualStyleGAN通過漸進的遷移學習方法在小規模數據上學習外部風格，能夠在保持自身人臉領域風格建模的同時，接受外部動漫人臉風格上的條件控制，有效地模仿動漫的畫風，實現高清的動漫人臉風格化。此外，DualStyleGAN 對訓練數據非常高效，只需大約 200 張圖片，便可以訓練得到不錯的結果。該工作被CVPR 2022接收。想要給自己人臉照片換個畫風的朋友可以試試下面的代碼。
5月6日，「AI新青年講座」第13講特邀南洋理工大學博士后研究員楊帥參與，主講《基于小樣本的高清動漫人臉風格生成網絡DualStyleGAN》。
講者
楊帥，南洋理工大學MMLab實驗室博士后研究員，博士畢業于北京大學王選計算機研究所，主要研究興趣為圖像/文字風格化、圖像轉換和圖像編輯等；發表一作頂會頂刊論文十余篇，獲得IEEE ICME 2020最佳論文獎。
主題
基于小樣本的高清動漫人臉風格生成網絡DualStyleGAN
提綱
1、基于樣例的人臉風格化
2、圖像轉換與StyleGAN方法的局限性
3、小樣本上的高清人臉風格化網絡DualStyleGAN
4、模仿動漫風格的人臉生成Demo
直播信息
直播時間：5月6日19:00
直播地點：智東西公開課知識店鋪
論文成果
論文名稱：
Pastiche Master: Exemplar-Based High-Resolution Portrait Style Transfer
論文地址：
//arxiv.org/pdf/2203.13248.pdf
代碼地址：
//github.com/williamyang1991/DualStyleGAN
