刷微博看到人民日報這條消息瞬間淚目了！前段時間追《覺醒年代》之后把中國現(xiàn)代史又了解了一遍后，心中的愛國之情更濃了，看到這個根本繃不住。

看到李大釗，王盡美，陳延年，鄧中夏，夏明翰，向警予，方志敏，趙一曼，江竹筠，董存瑞先烈們的微笑，學姐腦海里只剩了一句話：“百年后的中國，已如你們所愿！”

當年！他們也不知道自己有多大的能量，但他們不畏炮火，堅持斗爭，立志結(jié)束被壓迫的混亂局面，一步一個腳印的走出了當今中國特色社會主義道路。

現(xiàn)在！我們讀書，學AI不管是為了研究，還是為了找到好工作，都是在為中國的發(fā)展貢獻自己的一份力量，納稅人按時納稅也很光榮的！

AI修復背后的技術大牛

@大谷的游戲創(chuàng)作小屋，學姐從2020年8月關注他的。當時這位大牛發(fā)了《AI上色老北京》的作品（文章末尾有傳送門），立馬一鍵三連加關注！

這次的作品又上了熱門，剛開始學姐看得時候猜測他這次用的技術是styleGAN，后來看量子位對他的采訪，原來是用了GPEN，RIFE，DeOldify、Deep Exemplar based Video Colorization，Artbreeder和Topaz Labs技術。

GPEN

大谷這次修復人臉照片主要GPEN技術，GPEN可以將模糊的照片變得清晰。

GPEN全稱GAN prior embedded network，也就是GAN先驗嵌入式網(wǎng)絡。

簡單來說就是，首先學一個用于高質(zhì)量人臉圖像生成的GAN，并將其嵌入到U-shaped DNN中作為先驗解碼器，然后用一組合成的低質(zhì)量人臉圖像對先驗嵌入的GAN DNN進行微調(diào)。

(a) 是一個GAN先驗網(wǎng)絡(b)是一個GAN塊的細節(jié)部分(c)是GPEN的完整的架構(gòu)

前面學姐提到，猜測過大谷是不是用了StyleGAN，這個猜測是因為StyleGAN和CLIP結(jié)合可以達到修圖的效果，而且還可以進行人臉編輯。

后來知道他是用了GPEN，然后就想知道為什么沒有用StyleGAN，在尋找答案的過程中找到了一篇論文，這篇論文也許能告訴你我答案：

對于GAN塊的構(gòu)造，有幾種選擇。在圖像修復工作中采用了StyleGAN2的架構(gòu)，因為其生成高清圖像的能力很強。

GAN的塊數(shù)等于U形DNN中提取的跳過特征映射的個數(shù)（和噪聲輸入的個數(shù)），與輸入人臉圖像的分辨率有關，StyleGAN在每個GAN塊中需要兩個不同的噪聲輸入。

不同于StyleGAN，為了使GAN先驗網(wǎng)絡能夠容易地嵌入到U形GPEN中，噪聲輸入以相同的空間分辨率重復應用到所有的GAN塊中。

此外，在StyleGAN中，噪聲輸入被串聯(lián)而不是添加到卷積中。

研究人員經(jīng)驗性地發(fā)現(xiàn)，這可以帶來更多的細節(jié)來還原的人臉圖像。

由此可得，GPEN模型明顯優(yōu)于其他的修復人臉的GAN模型，同時，GAN預嵌入式網(wǎng)絡(GPEN)具有保存圖像細節(jié)，易于實現(xiàn)、可視化生成逼真結(jié)果的特點。

GPEN不僅能讓老照片里模糊的人臉變清晰，還能將黑白人物照轉(zhuǎn)成彩色照片。

RIFE

是曠視和北大提出的一種實時中間流估計算法，用于視頻幀插值，能夠改善偽影、讓視頻更絲滑。

DeOldify、Deep Exemplar based Video Colorization，是用于圖像上色：

DeOldify

DeOldify是用于著色和恢復舊圖像及視頻的深度學習項目，基于NoGAN會使圖片細節(jié)處理效果更好，渲染也更逼真；NoGAN 在 DeOldify 中是用來保證視頻著色的穩(wěn)定性。

Deep Exemplar based Video Colorization

Deep-Exemplar-based-Video-Colorization，來保證著色時間的連貫性與穩(wěn)定性。

Artbreeder

還有用于臉部生成的Artbreeder：

在Artbreeder上，用戶可以通過調(diào)整滑塊，來創(chuàng)建不同風格的人像、動畫。

Topaz Labs

以及用于超分的Topaz Labs，基于于機器學習技術和trimap技術，增加照片的分辨率，補充像素細節(jié)。

提供添加蒙版，AI色彩、細節(jié)增強，AI降噪，無損失放大等功能。

學計算機的一定得有一個問為什么的習慣，才不容易陷入迷茫期，瓶頸期，能夠不斷的學習進取~~

關注學姐，學習新知識，養(yǎng)成好習慣！

學姐帶你玩AI?AI前沿話題、技術交流、機器學習、深度學習、比賽解析、大廠面試、大咖分享、Paper學習、AI工具庫……關于AI的，學姐全包~

參考文檔：

https://mp.weixin.qq.com/s/p9L1_A9yosqQ0kcPpOm9YQ

https://space.bilibili.com/176003?from=search&;seid=1582334862154880162

https://openbayes.com/console/openbayes/containers/rlJisxxVhhD

人民日報官方微博

https://arxiv.org/pdf/2105.06070.pdf

https://www.topazlabs.com/denoise-ai

https://www.artbreeder.com/

https://github.com/zhangmozhe/Deep-Exemplar-based-Video-Colorization

https://arxiv.org/abs/1906.09909

https://www.oschina.net/p/deoldify?hmsr=aladdin1e1

如有侵權，聯(lián)系刪除