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AI / CVの重い乾物、できるだけ早く配達
から転載：顔と人体の再構築
コミック、漫画、似顔絵、日本のアニメ、ピクサーアニメーションなど、どんなスタイルでも簡単に再現できます！
この記事の著者は南洋理工大学の出身です。著者は、参照サンプルに基づいて高解像度（1024x1024）のポートレートスタイル転送を行うDualStyleGANを提案しています。DualStyleGANは、元の顔ドメインと芸術的なポートレートドメインの2つのスタイルを柔軟に制御できます。 StyleGANとは異なります。固有のスタイルパスと新しく導入された外部スタイルパスを使用してポートレートのコンテンツとスタイルを特徴付け、より自然なスタイルの転送を提供します。著者の適切に設計された外部スタイルパスにより、DualStyleGANは色と複雑な構造スタイルを階層的にモデル化できるため、参照例のスタイルを正確に複製できます。さらに、DualStyleGANはデータのトレーニングに非常に効率的で、約200枚の画像しかなく、良好な結果でトレーニングできます。
ホームページ：https ：//www.mmlab-ntu.com/project/dualstylegan
コード：https ：//github.com/williamyang1991/DualStyleGAN
下の[元のテキストを読む]をクリックして、GitHubコードに直接移動してください。
▲漫画風の移行▲
▲似顔絵スタイルの移行▲
▲日本のアニメスタイルの移行▲
下の画像は、より多くの顔画像スタイルの転送結果を示しています！
▲漫画風▲
▲似顔絵スタイル▲
▲日本のアニメスタイル▲
▲ピクサーアニメーションスタイル▲
▲マンガスタイル▲
▲スラムダンクスタイル▲
以下の画像は、現在の最先端の方法と比較したDualStyleGANの結果を示しています。著者が比較したオブジェクトには、画像から画像への変換ベースのStarGAN2、GNR、U-GAT-IT、StyleGANベースのUI2Iスタイル、Toonify、Few-Shot Adaptation（FS-Ada）、結果DualStyleGANが参照画像から色と結果の情報をうまく転送できることを示しています！
1.パスティーシュマスター：模範ベースの高解像度ポートレートスタイル転送。ShuaiYang、Liming Jiang、Ziwei Liu、Chen Change Loy。CVPR、2022。
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