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安卓无人直播软件 :动手画个二次元老婆,上科大团队这个APP火出圈,网友:我学废了

幕言助手 2024-04-28 03:55:01 幕言直播助手 592 ℃ 阿比整蛊源头|厂商微信:gogoh6
正文

机器之心报导

编纂:蛋酱、小舟

AI 固然能帮你完成大大都工做,但做画也是需要必然技巧的安卓无人曲播软件 。或者说它能够让你的所有设法表露在青天白日之下。

想给本身画个二次元妻子安卓无人曲播软件 ,但发现本身是个手残,怎么办?

问题不大安卓无人曲播软件 ,那里有个神器,你只需要涂抹出轮廓,剩下的交给 AI:

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二次元妻子生成器的名字叫做「WAND」,如今已经在苹果应用商铺上线了,目前供给 iPhone 和 iPad 两类设备的限时免费下载,登上了AppStore图形与设想榜下载量Top1安卓无人曲播软件 。

「WAND」刚发布就火出了圈安卓无人曲播软件 ,在社交收集上看,良多人已经率先试用了,做品是如许的:

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画出安卓无人曲播软件 了各类标致的蜜斯姐:

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嗯安卓无人曲播软件 ,三次元也能够的,还能够如许操做:

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固然但是安卓无人曲播软件 ,一部门手残党的失败案例,也会让本身 SAN 值狂掉:

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编纂部实测

基于「不尝尝怎么晓得」的设法,编纂部也下载了一个 WAND,并翻出了手机相册里收藏多年的二次元妻子照片安卓无人曲播软件 。

WAND 供给的功用很丰硕,你能够间接上传一张二次元头像,然后生成其他气概版本的「妻子」安卓无人曲播软件 。那里我们上传的是无人不爱的辉夜大蜜斯:

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可见 AI 还贴心地帮你处理了发际线的问题安卓无人曲播软件 。

还能够在画板上对人像停止调整,革新一番安卓无人曲播软件 。此处手残党要高度警觉,不要搞出一些惊悚创做,毁坏「妻子」的形象。

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若是是线稿安卓无人曲播软件 ,导入后也会主动上色,切换气概还能得到多个版本:

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即便你对如今的二次元妻子们都不满意(过火),也能够从零起头,亲手捏一个出来,只不外,二次元妻子的上限将完全取决于你的艺术造诣安卓无人曲播软件 。

几憨憨心碎于此:

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并且,那个 App 还埋了一个功用:「实人形式」安卓无人曲播软件 。一旦选择「Realistic」,再来张自拍,你或许会陷入深深的思(jue)考(xing)之中……

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最末安卓无人曲播软件 ,用户们悟到了那个 App 的真理:

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其实,利用的时候也有一些小技巧安卓无人曲播软件 。好比做者暗示,在上传照片时,尽量只让人脸在整个框内,识别和生成的效果会更好。

吸收各方反应安卓无人曲播软件 ,WAND 后续能够做一些改良:

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还有良多人问安卓无人曲播软件 ,Android 版什么时候有呀?

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机器之心帮手向开发团队询问了一下,做者暗示:「已经新建文件夹了安卓无人曲播软件 。」相信誉不了太久,Android 用户就能够在本身的手机上亲手画二次元妻子了,同时「老公版」的WAND 也正在造做中。

据领会,「WAND」背后的开发团队影眸科技孵化于上海科技大学,团队聚焦于前沿人工智能、计算机视觉手艺在影视造做、群众娱乐市场的推广应用,近期也有相关研究入选 ICCV 2021 等顶会安卓无人曲播软件 。

SofGAN

看完了 APP 效果,我们来看下背后的手艺安卓无人曲播软件 。据项目介绍,该软件基于上海科技大学 ACM Transactions on Graphics 2021 的一篇研究论文实现。

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论文地址:)模块将其气概化为人像图像。该研究通过大量尝试表白该系统能够生成具有独立可控几何和纹理属性的高量量人像图像。此外,该办法还能够很好地推广到各类应用中,例如外不雅一致的面部动画生成等。 在 StyleGAN 中,基于差别级此外输入潜在向量,图像的气概在每个卷积层上通过特征来控造

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。那种控造机造固然有效,但并没有供给对单个属性的独立控造,很大水平上是因为各类属性的纠缠。为领会决那个问题,该研究将生成空间合成为两个子空间:几何空间和纹理空间,如下图 3 左所示。

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该研究提出的生成 pipeline 概览

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。 几何空间中的每个样本都能够被解码为 SOF 收集的权重,该收集表征了带有陪伴语义标签的 3D 持续占用字段 (SOF)

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。在衬着阶段,给定肆意查询视点,该办法将利用光线挪动框架将 SOF 映射为 2D 朋分图。SOF 的利用确保了视图的一致性。接下来该研究遵照语义图像合成框架提出了一个基于语义的 instance-wise 的生成模块,来生成传神的图像。 几何建模

比拟于先前已有的办法,该研究提出了一个更不变的光线挪动器,用于按照当前位置特征和光线标的目的预测步长,如下图 4 所示

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图 5 展现了一个 SOF 样例,此中包罗针对体(volume)内每个点的预测语义标签(只显示更高概率的标签)

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图 5:SOF 是一个 3 维的体,每个空间点都有一个−class 语义概率

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。 纹理合成

该研究利用 SIW 卷积层将基于区域的特征图放大为高分辩率图像,如下图 6 所示

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图 6:该研究的 SIW 生成模块

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。 更多手艺细节详见论文原文

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