参与：蛋酱、泽南
头可断，发型不能乱。
最近有一个男人的名字实在太火了，他叫「张东升」；比他本人更出名的，是他溘然摘下假发后露出的发际线。
在看完《隐秘的角落》往后，你会不会溘然脑洞大开，思考秃顶后的自己是什么样子呢？
结果便是这么巧，几天前，一位 UP 主隆重推出了低廉甜头的光头天生器，不管你现在有多年轻，头发有多么浓密，这个天生器都能让你一眼望穿二十年后的自己。
众所周知，目前机器学习领域大部分的图片天生工具都是基于 GAN（天生对抗网络）来实现的。英伟达在 2018 年推出了 StyleGAN 之后，AI 天生的人脸已经极其逼真，很难用肉眼来分辨。随后，英伟达也开源了 StyleGAN 的代码，从此，越来越多的假脸就这样被创造了出来，并且发型、皮肤、五官等特色都可以随心变革。
不掏一分钱，也不用出门，在家编程就能实现自己秃顶的梦想。这可不便是程序员们常说的「代码改变天下」？
直到瞥见了天生结果，这发际线后移的速率太过胆怯：
望着光头的自己，一瞬间，心就凉了：
虽然也知道自己终将会有这么一天，但还是想躲避：
发量日渐稀疏的程序员看完之后表示：「技能不错，但有被搪突到。」
详细教程
纵然这样你也要考试测验？UP 主暂时没有分享出全部代码，但你也可以如法炮制，预知一下自己未来光头后的颜值（误）。
MarsLUL 提到，该天生器的思路和代码大部分来源于一篇 Medium 教程《Hairstyle Transfer — Semantic Editing GAN Latent Code》。
教程地址；https://medium.com/swlh/hairstyle-transfer-semantic-editing-gan-latent-code-b3a6ccf91e82
这里借用了汤晓鸥、周博磊等人在论文《Interpreting the Latent Space of GANs for Semantic Face Editing》提出的「InterfaceGAN」。
第一步：潜码估计
首先，我们将输入图像发送到预演习的残差网络中，以便在 StyleGAN 中进行初始潜码估计。然后把这个估计值发送给天生器，这让我们对原始输入图像有一个初步的预测。对此图像我们可以将预演习的图像分类器运用于特色提取。同时，我们将对输入图像也进行同样的特色提取。
然后在特色空间中，我们实行梯度低落，将特色向量的 L2 丢失最小化并更新潜码估计（赤色箭头部分）。
现在，我们就可以在 StyleGAN 潜在空间内查找任何图像。
带边界语义编辑
在进行编辑之前，我们须要探求可以在潜在空间等分离二元属性的特定边界。每个边界对应一个头发属性。比如：
发型：波浪 / 直发、刘海；
颜色：玄色 / 棕色 / 金色 / 灰色；
发际线：退却撤退发际线；
面部毛发：胡子、鬓角。
但是如何找到边界？首先要做潜在空间分离，
终极利用 10 个分别于属性匹配的分类器来天生 2 万个潜码和 score pairs。我们在头发属性上演习独立线性 SVM，然后在验证集上进行评估，终极准确性可以达到 80%。
把它们放在一起，对付每个输入图像，我们先在 StyleGAN 潜在空间中找到其特定位置，然后将其按照特定方向移动，以进行语义编辑。
我们对每个属性利用线性超平面，将其法线向量作为输出面相对付目标属性连续变革的方向。例如在上图中，我们在 StyleGAN 空间中找到了年轻的莱昂纳多 · 迪卡普里奥的图像隐代码，绘制了与刘海超平面正交的方向，将隐代码的位置沿该方向移动。这样我们就可以创建不同刘海状态的，迪卡普里奥的图片了。
末了，说到条件边界（Conditional Boundary），它也在 InterfaceGAN 中被引入。常日，许多属性会相互耦合，比如发际线与人的年事干系，长发更多涌如今女性照片中，髯毛仅涌如今男性面部。但是把不同属性区分开非常主要。
作者先容
MarsLUL 本科毕业于同济大学土木工程系，是一名头发很多的年轻人。
2015 年，他进入 UC Irvine 开始学习打算机知识，后来成为一名程序员，并进入谷歌事情。
在以往的视频作品中，他也分享了自己转专业和求职的诸多履历。
首先便是，转行打算机一定要以兴趣为先，不能纯挚由于「报酬好」、「随意马虎找事情」等成分，就扎进一个自己并不喜好的专业，如此是得不偿失落的。
但如果决定了，下一步便是若何在最短的韶光内节制一门学科的知识体系。
他会将一门学科分为三条路线进行学习：根本知识、专业知识和兴趣知识。
根本知识相称于建筑的地基，也是其余两条路线的先决条件，比如打算机专业的根本知识便是算法、数据构造、操作系统等等。这些知识都可以在 Coursera 等课程网站上得到。
然后是专业知识，在没有从业履历的时候，你可以考试测验参加一些培训项目（比如 Udemy），来理解在真正的事情岗位上，一个程序员到底须要节制什么技能。
其余一方面，可以通过读书和专业知识的论坛，进行兴趣知识的补充。比如 Hacker News，切实其实是程序员摄取干系知识的福地。书本方面，MarsLUL 推举了《免费的编程中文书本索引》这个 GitHub 项目，分门别类地整理了多本书本资源，学习者可以根据自己的兴趣来挑选。
项目地址：https://github.com/justjavac/free-programming-books-zh_CN
在另一期视频中，MarsLUL 也细致地分享了作为一名转专业职员，如何闯过简历这一关。
末了的末了，关于制作光头天生器的初衷，UP 主也说了：「实在是为了见告大家熬夜的危害，为了自己的头发，能早点睡就早点睡吧。」
编程不易，且编且珍惜。