“一键脱衣”的DeepNude下架后，我在GitHub上找到它涉及的技术

开源最前列(ID：OpenSourceTop) 综合清算

综合自：https://github.com/yuanxiaosc/DeepNude-an-Image-to-Image-technology、措施猿等

前段时刻，一名措施员开拓出了一款名为 DeepNude 的应用软件。

该APP的行使要领很简朴，打开软件→转化→天生照片，从谁人网上给出的天生功效来看，结果确实可以以假乱真，如下：

今朝，这个措施已经被下线，不外，猿妹在Github上找到一个关于DeepNude行使的图像天生和图像修复相干技能项目，该项目由yuanxiaosc建设

这个客栈包括DeepNude的pix2pixHD(由英伟达提出)算法，更重要的是DeepNude背后的通用的Image-to-Image理论与实践研究。

Image-to-Image Demo

这一部门提供一个试玩的 Image-to-Image Demo：利害简笔画到色彩富厚的猫、鞋、手袋。DeepNude 软件首要行使了Image-to-Image技能，该技能理论上可以把你输入的图片转换成任何你想要的图片。

在左侧框中凭证本身想象画一个简笔画的猫，再点击process按钮，就能输出一个模子天生的猫。

体验地点：https://affinelayer.com/pixsrv/

DeepNude的技能仓库

• Python + PyQt
• pytorch
• 深度计较机视觉

Image-to-Image Theoretical Research

这一部门叙述DeepNude相干的人工智能/深度进补缀论(出格是计较机视觉)研究，

1. Pix2Pix

Pix2Pix是伯克利大学研究提出的行使前提反抗收集作为图像到图像转换题目的通用办理方案。(Github地点：https://github.com/phillipi/pix2pix)

2、Pix2PixHD

从语义图上得到高判别率图片。语义图是一幅彩色图片，图上的差异色块代表差异种类物体，如行人、汽车、交通符号、构筑物等。Pix2PixHD将一张语义图作为输入，并由今天生了一张高判别率的传神的图像。之前的技能大都只能天生粗拙的低判别率的图片，看起来也不真实。而这个研究却天生了2k乘1k判别率的图像，已经很靠近全高清的照片。(Github地点：https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD)

3. CycleGAN

CycleGAN行使轮回同等性丧失函数来实现实习，而无需配对数据。换句话说，它可以从一个域转换到另一个域，而无需在源域和方针域之间举办一对一映射。这开启了执行很多风趣使命的也许性，譬喻照片加强，图像着色，样式传输等。您只必要源和方针数据集。

行使CycleGAN神经收集模子实现照片气魄威风凛凛转换、照片结果加强、照片中风光季候调动、物体转换四大成果。

4. Image Inpainting 图像修复

在演示视频中，只需用器材将图像中不必要的内容简朴涂抹掉，哪怕外形很犯科则，NVIDIA的模子可以或许将图像“复兴”，用很是传神的画面弥补被涂抹的空缺。可谓是一键P图，并且“毫无ps陈迹”。该研究来自Nvidia的Guilin Liu等人的团队，他们宣布了一种可以编辑图像或重建已破坏图像的深度进修要领，纵然图像穿了个洞或丢失了像素。这是今朝2018 state-of-the-art的要领。

究竟上，也许不必要Image-to-Image。我们可以行使GAN直接从随机值天生图像或从文本天生图像：

1.Obj-GAN

微软人工智能研究院(Microsoft Research AI)开拓的新AI技能Obj-GAN可以领略天然说话描写、绘制草图、合成图像，然后按照草图框架和笔墨提供的个体单词细化细节。换句话说，这个收集可以按照描写一般场景的笔墨描写天生同样场景的图像。

（编辑：河北网）

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