相信每个人多少都会有一个漫画的情节，想象自己便是漫画中的角色，那么现在可以轻松实现了，便是皮卡智能AI多人场景头像漫画。
它最新升级上架的多人卡通头像动漫化功能，利用天生对抗网络（GAN)技能天生的动漫头像表情生动活泼，线条柔和自然，以及具有调校得十分不错的五官比例和阴影部分，做到了成像维妙维肖、细节清晰稳定。十分，令！
人！
震！
惊！
效果有多好？上图！
那么它是怎么做到的呢？从研究角度来说，利用GAN给浩瀚天生模型供应了一种新的演习思路，催生了许多后续的无限可能。
GAN基本构造
而GAN对付人工智能的意义，可以从它名字的提及：Generative Adversarial Networks。
众所周知，机器学习的模型可大体分为两类，天生模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)。天生模型的任务是天生数据上与原始模型相似、感官上使人以为自然真实的实例。而判别模型，须要输入变量图片，通过某种模型来预测图片。它的任务便是判断给定的实例在不雅观感上是自然真实的还是人为假造的，末了乃至可以匆匆成“以假乱真”的效果。
举个大略的例子——判别模型：给机器一张固定的图，判断这张图里的汽车是自行车还是汽车。天生模型：给机器一系列汽车的图片，天生一张新的汽车图片。
然后利用辨别器和天生器分别进行辨别识别和检测反馈事情。在AI进行图片识别过程中，辨别器判别为系统天生图片则输出数据为0，判别为真实图片则输出数据为1，得到偏差梯度反向传播从而在数据云中不断更新参数。接着由天生器天生一张图片，输入给判别器判别并得到相应的偏差梯度，通过梯度数据反向传播从而形成组成天生器的权重。
AI识别图像并天生与之相匹配的动漫头像的过程即为：辨别器先跟踪、识别并命名目标身上各数据标记点，将数据通报给天生器使其调度天生图片的各数据标记点，经由AI不断的打算改动，当结果数据标记点显示它们看起来很附近时，AI会卖力将卡通头像与真人照片进行比对，找出最吻合的那张，最终生成最拟真的动漫头像。一句话概括便是，在演习过程中给予回馈，使得结果靠近我们的期望。
单独提取的卡通表征形式使卡通化问题可以在天生神经网络（GAN）框架内进行端到真个优化，使其可扩展和可控，更加适用于实际的利用场景，并可以针对特界说务进行微调以轻松知足多样化的艺术需求。
卡通头像有十种风格可选
在这个过程中须要进行大量数据采集事情，以及反复仿照实验，才能创造出最贴合实例面部特色的卡通头像。GAN的潜力巨大，它的涌现为这个本已活气勃勃的领域打开了一扇全新的大门。
它能去学习模拟任何已存在的数据分布，因此，GAN能被教导在任何领域创造类似于人类的天下，比如图像、音乐、演讲、文章。在某种意义上，它是机器人艺术家，GAN可以天生色彩和谐、令人愉悦的艺术风格，清晰锐利的边缘以及明显更少的伪影。
皮卡智能的技能产品便是利用GAN不断地打磨、升级，在人像捕捉、处理等技能上已经非常的成熟。其最新升级的多人头像动漫化功能无论是在技能层面，还是在效果方面，都远远优于同行竞品。
如果想制作一些纪念性的动漫头像合集，又或是各式图像视频的动漫化处理，完备可以借助皮卡智能的工具来实现。相信未来皮卡智能的技能还会进入更多领域，带来更多艺术、科技、游戏、动漫乃至是医学的可能性！
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