推薦幾個好玩的AI算法，太逗了！
DualStyleGAN
高分辨率的肖像風格遷移算法??DualStyleGAN??。
給定一張真人圖片??A??：
圖片A
再給一張圖片??B??，就是要變換的風格：
圖片B
算法會將圖片??A??根據圖片??B??的風格進行風格遷移，生成圖片??C??：
圖片C
這個效果還不錯吧？
這樣我們就可以根據自己喜歡的動漫角色，對自己的肖像進行風格遷移了。
一起看下更多的算法效果：
第一列原始圖像，第二列參考的風格，第三列算法生成的效果。
這個算法，可以應用到一些有頭像需求的場景，提供用戶一些可選的漫畫風格，生成自己喜歡的肖像。
??DualStyleGAN??算法剛剛開源，已獲得近??300??的star。
項目地址：
算法運行官方提供了三種方法。
沒有任何編程基礎的小伙伴，可以體驗 Web 網頁。
上傳圖片即可體驗。
另外兩種就是 Colab 環境和本地搭建。
Colab 不需要自己安裝一些第三方依賴，有“梯子”可以直接打開運行。
想本地測試的小伙伴也可以本地部署，官方提供了 Conda 的環境，直接創建一個虛擬環境即可。
conda env create -f ./environment/dualstylegan_env.yaml
詳細的內容，各位小伙伴直接看??README??吧。
最后再放一組驚艷的效果。
RQ-VAE Transformer
經常看我文章的小伙伴，應該看過我寫的 NüWA（女媧）、DALL-E 算法。
今天要介紹的算法??RQ-VAE Transformer??在文字轉圖片任務上效果更好。
任務就是根據一段文字描述，生成對應描述的圖片。
比如：
??A cheeseburger in front of a mountain range covered with snow.??
雪山前的芝士漢堡。
算法根據我們的文字描述，生成對應的圖片。
再比如：
??a cherry blossom tree on the blue ocean.??
藍色海洋上盛開的櫻花樹。
算法主要分為兩個階段：RQ-VAE 和 RQ-Transformer。
前者負責編碼，后者負責生成。
算法也是剛剛開源：
項目地址：
本項目只支持本地環境，第三方庫可以直接根據??requirements??進行安裝。
pip install -r requirements.txt
大家可以去體驗下，有些效果挺有意思。
VFD
DeepFake 換臉技術越來越多。
換臉的圖片和視頻都太逼真了，有時候肉眼很難判斷。
??VFD??通過技術手段，可以幫助我們分析圖片的真假。
它也是 2022 年的 CVPR，剛剛開源。
至于效果，大家就自行測試吧。
項目地址：
絮叨
從 2022 年的 CVPR 來看，3D 重建相關的，還有 Transformer 的內容，一直挺多。
后面看情況再分享一些 3D 重建的吧。
