量子位 宣布 | "大众号 QbitAI
△ 来自《弹丸论破》
漫画汉化组，和动画字幕组，表面看都是翻译，可事情还是很不一样的。
比如，日文动画生肉一样平常没有加字幕，而漫画原来就充满了笔墨。
以是，漫画的汉化组，要先把原文抹掉，才能贴上中文。
须要抹掉的，不但气泡里的对话，还有背景里的旁白，以及字体硕大雄浑的拟声词。
这样巨大的事情量，还是交给AI吧，只要一键：
满篇的笔墨都消逝了，人类完备没有帮忙。
AI的名字叫SickZil-Machine，是一群韩国小伙伴开拓的，已经开源。
不只字去掉了，背景也修补了：
有了它，汉化组再也不用大规模手动擦除了。
面对此情此景，人类表示相见恨晚：
那么，韩国少年们是若何孕育出这只AI的？
一步两步团队说，这是一个完备自动肃清漫画笔墨的AI；但如果人类须要，也可以手动指定肃清某一部分笔墨。
至于是如何擦掉笔墨，AI由两个机器学习模型组成：
一个叫SegNet，卖力把须要抹掉的笔墨部分，分割出来；
一个叫ComplNet，卖力把抹掉之后露出的背景补全。
抠出笔墨的SegNet，借鉴了前辈U-Net图像分割技能：
U-Net构造像个U，从全卷积网络 (FCN) 改进而来。
分割是用成对数据演习的。这里的成对数据，便是漫画原图，加上笔墨部分的mask。
只用了285对数据。
抠出笔墨之后，就该补充背景的ComplNet上场了。它是借鉴了前辈DeepFillv2图像修复算法：
DeepFillv2来自UIUC和Adobe，擦除图像的任意部位，AI都能修补完全。
比如，抹掉一盏路灯，AI便会把路灯背后的建筑物补好。
除此之外，还能按自己的意志修正图片：
把人类的下巴擦掉，再描个短一点的下巴，AI就会给你一张不是马脸的人像了。
当然，漫画未必需要这样高度定制，脑补背景就够。
团队用了31,497张图来演习，个中11,464张是有笔墨的。
终极，成果斐然：
不过，也不一定要全靠AI，人类可以手动选择要 (或不要) 肃清的部分。
先让屏幕显示出AI天生的mask (赤色) 。如果创造不该变红的部分红了，就手动把这一部分从mask里去掉，这样AI就不会把它肃清了。
比如上面，妹子的脸阁下，没有字的地方红了一大块。那么，把这一部分赤色框起来扔掉，就好了。
你也试试吧实在，这个好东西也不一定是汉化组才用得到。
没事做的时候，把漫画原来的台词抹掉，练习填词，也是很康健的活动哟。
比如到了这种时候，人类会说些什么呢：
△来自山下智博
额，哪里康健了？
传送门：
https://github.com/KUR-creative/SickZil-Machine
U-Net传送门：
https://arxiv.org/abs/1505.04597
Deepfillv2传送门：
http://jiahuiyu.com/deepfill2/
— 完 —
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