这一代——的网友们为了在动漫中一睹自己的风采，真是辛苦了！
“原创”是一个可以将肖像变成动画的生成器。
只需一张图片或一个视频，男女老少、明星素人都可以一睹他们的“动漫风采”~
“国民老婆”王冰冰呢：
什么“国民妹妹”IU：
科技大亨、EDG成员、金发美女、容奶奶……
头发、眉毛，甚至眼神所流露的情绪，都被你“描绘”得惟妙惟肖……
视频效果
难怪网友们把服务器挤得水泄不通。
如果光看大家的作品，几乎是深不可测。
查看GitHub上的相关项目，确实已经登上了趋势榜的榜首。
这个AnimeGAN 真的太棒了！
如何给自己捏一个动漫脸？
看到展示的效果后，你是否也想制作自己的漫画脸呢？
这是可以的，我现在就一步步教你。
第一种方法很简单，只需要上传照片即可。
提供在线游戏（链接在文末）的网站就是大名鼎鼎的Hugging Face。
它专门开通了一个在线AnimeGANv2 App，你可以直接把图片“扔”进去。
但！
刚才也说了，这个AI现在确实有点太流行了。简单的网上方式就相当于排队。
这不，等了5259秒，前面还有15个人……
如果我不想排队怎么办？
接下来是第二种方法——代码！
等待了3个小时，热心网友终于按耐不住，拿出了强力安利Colab版本（链接在文末）：
先运行文档中的前两段代码，然后简单修改照片路径即可。
当然，如果你想增加挑战难度，AnimeGANv2的GitHub项目也可以：
上面介绍的方法都是使用图像转换。如果想使用视频，只需在AnimeGANv2项目中执行以下两条命令即可：
当然，这个项目也有Pytorch实现，但是Pytorch版本目前只支持图像转换；如果要转换视频，暂时需要自己写脚本啦~
风格迁移+GAN
那么，这样的效果背后的原理是什么呢？
AnimeGAN是武汉大学和湖北工业大学的一项研究，采用神经风格迁移+生成对抗网络（GAN）的组合。
它实际上是基于CartoonGAN的改进，提出了更轻量级的生成器架构。
AnimeGAN的生成器可以看作是一个对称的编码器-解码器网络，由标准卷积、深度可分离卷积、反向残差块、上采样和下采样模块组成。
为了有效减少生成器的参数数量，AnimeGAN网络中使用了8个连续且相同的IRB（反转残差块）。
在生成器中，最后一个具有11 卷积核的卷积层不使用归一化层，后面是tanh 非线性激活函数。
上图中，K为内核大小，C为特征图数量，S为每个卷积层的跨度，H为特征图高度，W为特征图宽度，Resize值用于设置特征图大小的插值方法。 表示按元素相加。
该V2版本基于第一代AnimeGAN的升级，主要解决模型生成的图像中高频伪影的问题。
具体来说，采取的措施是使用特征的层归一化来防止网络在生成的图像中产生高频伪影。
AnimeGANv2的生成器参数大小为8.6MB，而AnimeGAN的生成器参数大小为15.8MB。
他们使用的判别器大致相同，不同的是AnimeGANv2 使用层归一化而不是实例归一化。
网友：我变漂亮了
这个AI吸引了很多粉丝。
有网友在“闯二次元”后发现了她们的惊人美貌：
它让我变得美丽！
他还非常自豪地展示了自己的卡通脸。
看到比尔盖茨的效果后，有网友惊呼：
天空！盖茨看起来聪明又性感。
AnimeGAN的原创作者共有三位，分别是湖北工业大学刘刚副教授和陈杰博士，以及他们的学生陈鑫。
这个项目的诞生主要源于团队成员的个人兴趣，即对2D宅男文化艺术的热爱。
这包括硬件资源的极度缺乏。比如当时AnimeGAN使用的NVIDIA单卡服务器是艺术设计学院院长饶健教授提供的，而他负责的研究也是靠借其他同学的机器来跑实验。
到了AnimeGANv2的时候，就只剩下一台单卡2080ti服务器可以使用了。
然而，所有的努力都白费了。现在AnimeGAN已经受到了很多人的关注和喜爱，这让陈老师和他的导师团队感到了极大的成就感。
然而，这个由爱好驱动的科学研究项目不仅仅是为了好玩。
在我们与团队的沟通中，他们表示：
主要目标是以学术论文为里程碑，最大的期望是该项目能够落实到实际应用中。
接下来，AnimeGANv3 即将推出。
然后它将使用更小的网络大小，可能减少到只有4M左右；同时，它会解决AnimeGANv2的一些缺点（例如v2保留了太多原始图像的细节），使得生成的动画效果的质量会更高。
这也意味着AnimeGANv3将具备商业化的能力。
AnimeGANv3完成后，他们将继续优化从人脸到动画的算法。
One More Thing
最后大家在上手之前一定要注意。虽然AnimeGAN展示的效果比较好，但是有一个大前提：
照片一定要高清，五官尽量清晰！
不然画风可能会变得怪异（作者亲自测试，有欲哭无泪的感觉）……
那么，漫画中的你长什么样呢？
快去尝试一下吧~
在线演示：
https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2
合作实验室版本：
https://colab.research.google.com/drive/1jCqcKekdtKzW7cxiw_bjbbfLsPh-dEds?usp=sharing#scrollTo=niSP_i7FVC3c
GitHub地址：
https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2
https://github.com/bryandlee/animegan2-pytorch
参考链接：
[1]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/qo4kp8/r_p_animeganv2_face_portrait_v2/[2]https://user-images.githubusercontent.com/26464535/137619176-59620b59-4e20-4d98-9559-a424f86 b7f24.jpg[3]https://twitter 。 com/chriswolfvision/status/1457489986933170179
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量子比特QbitAI·今日头条签约
用户评论
真的，这个漫画变身AI我试了一下，简直太牛了！我平时喜欢画卡通人物，一下子就能变成各种风格的了，而且还蛮准确的！之前我还专门去参加线下画展，好多人都说我的作品太有特色了，现在大家都知道我用的是这个AI帮忙渲染的。
有13位网友表示赞同！
这玩意儿是真的厉害啊！本来我不相信网上的宣传，结果试了一下感觉自己挖到宝了，服务器挤爆也是意料之中吧，大家都被它惊艳到了！强烈安利给所有喜欢漫画的朋友们。
有14位网友表示赞同！
服务器挤爆这种说法我有点怀疑，是不是营销号在炒作？总之，这个AI我没试过也不知道效果怎么样，不过看到很多人的评价也挺好奇的。如果有机会今度尝尝看呗。
有12位网友表示赞同！
太神奇了！用了这个漫画变身AI之后，我的绘画水平直接提升了一个级别！以前画人物总是歪巴巴的，现在用它生成的效果简直分分钟变成专业级的人物动漫形象，还有一些小细节我也没法想到，AI都能帮我做出来，真是让人佩服！
有18位网友表示赞同！
别被忽悠了，这种东西说白了也就是个工具罢了，真正厉害的是你的创作理念和绘画技巧！这个漫画变身AI只能帮到一些基础上，最终还是要靠你自己努力才能做出真正的作品。
有16位网友表示赞同！
我试了一下这个漫画变身AI，感觉还好吧，就是有一些细节的地方可能不太准确。毕竟现在科技还不够发达，还是得自己画才能得到更好的效果。不过作为一个工具来说还是挺实用的，可以用来快速生成一些草图。服务器挤爆的现象确实听过，可见大家对它的需求真的很高。
有9位网友表示赞同！
这个AI真的太棒了！我以前总觉得画漫画很累人，要仔细琢磨每个细节，现在有了这个AI，直接就能生成想要的效果了，省时省力又好玩！强烈推荐给大家试一次。
有17位网友表示赞同！
这个漫画变身AI让我明白了一个道理——技术的发展确实可以让人事半功倍！以前自己画的时候感觉总是缺少了一些东西，用这个AI之后才发现原来我缺少的是这些细节效果的填充。真的一定要试试啊！
有8位网友表示赞同！
这玩意儿还是挺有意思的，不过估计大多数人都想用来娱乐吧，比如自己变身成动漫人物之类的。
有12位网友表示赞同！
这种东西能成为主流绘画工具吗？我觉得有点悬，毕竟创作本身就需要大量的灵感和想法，AI只能辅助我们完成一些技术性的细节，真正的表达力和创意仍然是人来完成的。希望以后的技术发展能够平衡两者之间的关系，让AI真正成为人类艺术创作的助力。
有11位网友表示赞同！
我挺好奇这个漫画变身AI到底是怎么运作的。是不是利用了大量的动漫素材进行训练？这样说的话，它生成的画面会不会有点像抄袭其他作品呢？
有16位网友表示赞同！
这种东西就应该当成一个有趣的玩具来看待，不要把它的效果吹得太高。艺术创作离不开人性的赋予和表达，AI只能帮助我们完成一些技术上的工作，却无法真正理解艺术的灵魂。
有6位网友表示赞同！
这太巧了！我最近正想找些工具来尝试一下漫画的製作风格。这个"漫画变身AI"火到服务器挤爆？看来确实很受欢迎啊！ 我也要试一试看效果如何！
有18位网友表示赞同！
这个漫画变身AI如果能够精细化处理细节，那将会是一个非常强大的工具！能快速生成高质量的漫画形象，想想就超级棒啊！希望它未来能够更加完善，带给人们更多惊喜！
有17位网友表示赞同！
我有点担心这个漫画变身AI会取代人的创作空间。虽然它可以帮助我们提高效率，但艺术创作本身应该要有独特的个人风格和思想表达。 如果过度依赖AI，会不会导致我们的创造力下降呢？
有5位网友表示赞同！
我已经迫不及待要去体验一下这个漫画变身AI了！我从小就梦想成为一个漫画家，现在有了这么一个工具，也许我的梦想离实现更近一步了！
有11位网友表示赞同！
这个漫画变身AI会不会有一定的局限性？比如说能不能生成各种不同的风格、人物表情等？ 我比较想知道它的功能范围有多广。
有10位网友表示赞同！