吴恩达「试镜」，重回15岁！StyleGAN大升级，图像编辑更逼真
编辑按：本文转载至微信公众号 “新智元”,贝壳投研经授发布
StyleGAN越玩越出色！
近日，以色列特拉维夫大学的研究人员对StyleGAN添加了一个特别的训练过程，把StyleGAN玩出新境界。
先来试试效果的，先登场的正是LeCun大神
谁还没年轻过？
我不是严肃的深度学习巨头：
接下来是吴恩达：
年轻的我长这样：
除了面部年轻化，优化后的StyleGAN还能对人脸进行各种细微的调节，比如面部旋转：
reddit网友表示：「难以置信！去看看代码！」
PTI：基于潜意识的真实图像编辑的关键性调整
论文名为「PTI: Pivotal Tuning for Latent-based editing of Real Images」（基于潜意识的真实图像编辑的关键性调整）。
那么这个关键性调整是什么呢？
近些年，利用预先训练好的StyleGAN的生成能力，人们提出了一大批先进的面部编辑。但要想成功编辑图像，首先必须将图像投射（或反转）到预先训练好的生成器的领域。
然而事实证明，StyleGAN 的潜在空间打破了失真和可编辑性之间的平衡。
这篇论文提出的方法就弥补这一差距。他们稍微改变了生成器，因此域外的图像被映射到域内的潜在代码中。
枢轴调整（ Pivotal Tuning）——一个简短的训练过程，是本文的关键想法。提供近乎完美的重建结果，同时保持原生 StyleGAN 潜在空间 W 的高编辑能力。
在PTI中，一个最初的倒置潜伏代码作为一个支点，围绕这个支点对发生器进行微调
通过可识别的人物（例如下图中的塞雷娜-威廉姆斯和小罗伯特-唐尼），以及由于浓妆、造型而难以识别的面部（例如小丑）等，生成微笑、去掉胡须、各种表情pose等效果。
同时，一个正则化项使附近的特征保持不变，以局部遏制这种影响
这种训练过程最终改变了主要代表身份的外观特征，而不影响编辑能力。为了补充这一点，作者进一步表明，枢轴调谐也可以调整发生器，以适应众多的面孔，同时对领域的其他部分引入可忽略不计的失真。
PTI 方法的说明。右侧：在关键调整程序之后。C保持了与A相同的高编辑能力，同时与B相比实现了更好的相似度。StyleGAN 的潜在空间以二维方式描绘，其中较暖的颜色表示 W 的密度较高，即具有较高可编辑性的区域。在左侧，作者说明了关键调整之前生成的样本。我们可以看到可编辑性 - 失真的权衡。必须在身份A和身份B之间做出选择。A位于更可编辑的区域，但与真实图像不同。B位于可编辑性较差的区域，这会导致伪像，但会引起较少的失真。
使用在 FFHQ 数据集上训练的 StyleGAN2 生成器，作者反转来自 CelebA-HQ 测试集的图像，并使用四种不同的指标测量它们的重建。
所有指标都表明该方法具有出色的重建能力。
目前，该存储库支持对以下项目进行定性评估：PTI、SG2（W 空间）、e4e、SG2Plus（W+ 空间）。以及使用 InterfaceGAN 和 GANSpace 编辑相同的反演方法。
图片顺序为：原图、W+反转、e4e反转、W反转、PTI反转
这也是最牛的地方，实验结果能把油画和手给生成出来。
不仅如此，论文还包括了来自 CelebA-HQ 数据集的图像比较。作者演示了姿势和微笑去除编辑。
SG2 W+ 上的编辑不会产生预期的效果，例如，第二行的嘴巴没有闭合。SG2和e4e实现了更好的编辑，但失真了。而PTI 则在保留清晰的同时实现了高质量的编辑。。
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