了解StyleGAN的工作原理，它是通过风格迁移重新设计生成器，输入两张图片，一张决定人物的基本特征如年龄、性别、发型和姿势，另一张决定其他细节如肤色、发色和服装颜色等。通过这种方式，StyleGAN能够在不同尺度上调整图像生成，从粗糙到精细，实现最终的生成效果。配色被认为是最重要的部分，StyleGAN生成的...
用英伟达GAN生成老婆吧，怎样的妹子都可以 | 有代码
英伟达的 StyleGAN，原以生成逼真人脸而闻名，但开源后，程序员们借助其力量，开始生成各种二次元女性形象。推特用户roadrunner01，利用大量二次元女性图像，通过StyleGAN生成了从萝莉到御姐的各种形象演变，每帧画面都可随心所欲地调整发色、发型、眼神等细节，尽管形象千变万化，但都保持了自然和谐的美感。
Reddit用户对roadrunner01的作品表示了高度赞赏，而推特用户则更加直白地表达了对这些生成图像的喜爱。然而，roadrunner01并未透露具体使用了哪些数据集。
程序猿gwern也使用二次元数据训练了StyleGAN，并公开了其数据集。他的训练成果同样令人惊艳，数据集名为DANBOORU2018，包含了超过330万张图像和9970万个标签，是极其丰富的数据集。roadrunner01的作品中妹子们的装扮颇为得体，可见使用了类似的数据集。
了解StyleGAN的工作原理，它是通过风格迁移重新设计生成器，输入两张图片，一张决定人物的基本特征如年龄、性别、发型和姿势，另一张决定其他细节如肤色、发色和服装颜色等。通过这种方式，StyleGAN能够在不同尺度上调整图像生成，从粗糙到精细，实现最终的生成效果。配色被认为是最重要的部分，StyleGAN生成的蓝色角色就显得非常可爱。
现在，借助开源的英伟达StyleGAN和丰富的二次元数据集DANBOORU2018，你可以开始训练自己的生成模型，或者直接使用gwern提供的训练好的模型生成二次元角色。如果你对生成的女性角色不感兴趣，官方还提供了预训练模型，可以用于生成猫片或其他内容。无论是训练还是使用现成模型，都是生成个性化二次元角色的绝佳方式。
欲获取DANBOORU2018数据集、英伟达StyleGAN官方实现或gwern训练好的模型，请查看提供的链接。若需了解更多详情，可以访问StyleGAN的论文。2024-10-28
