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真人照片动漫特效转换之AnimeGANv2

互联网技术 crx349 48次浏览 0个评论 扫描二维码

Github:https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2

AnimeGAN是来自武汉大学和湖北工业大学的一项研究,采用的是神经风格迁移 + 生成对抗网络(GAN)的组合。

真人照片动漫特效转换之AnimeGANv2

它其实是基于CartoonGAN的改进,并提出了一个更加轻量级的生成器架构。

真人照片动漫特效转换之AnimeGANv2

AnimeGAN的生成器可以视作一个对称的编码器-解码器网络,由标准卷积、深度可分离卷积、反向残差块、上采样和下采样模块组成。

为了有效减少生成器的参数数量,AnimeGAN的网络中使用了8个连续且相同的IRB(inverted residual blocks)。

在生成器中,具有1×1卷积核的最后一个卷积层不使用归一化层,跟随其后的是tanh非线性激活函数。

真人照片动漫特效转换之AnimeGANv2

上图中,K为内核大小,C为特征图数量,S为每个卷积层的跨度,H是特征图的高度,W是特征图的宽度,Resize值用于设置特征图大小的插值方法,⊕表示逐元素加法。

而此次的V2版本,是基于第一代AnimeGAN的升级,主要解决了模型生成的图像中存在高频伪影的问题。

具体而言,所采取的措施是使用特征的层归一化(layer normalization),来防止网络在生成的图像中产生高频伪影。

作者认为,层归一化可以使feature map中的不同通道,具有相同的特征属性分布,可以有效地防止局部噪声的产生。

真人照片动漫特效转换之AnimeGANv2

AnimeGANv2的生成器参数大小为8.6MB,而AnimeGAN的生成器参数大小为15.8MB。

它俩使用的鉴别器大致相同,区别在于AnimeGANv2使用的是层归一化,而不是实例归一化(instance normalization)。


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