Pix2Pix官方正式版是一款非常好玩的繪圖工具，用戶只需要簡簡單單的描繪某個輪廓，該工具就能夠為用戶快速的生成出一張完美的作品，該工具為正式版，并且還為用戶提供了源碼，使用起來更加簡單、方便，趕緊來盡情發(fā)揮你的創(chuàng)意吧。

　　Pix2pix是一個全新的工具，旨在允許任何類型的圖像變換的應(yīng)用程序無關(guān)的訓(xùn)練。所需要的是包含圖像對A和B的數(shù)據(jù)集，并且可以訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)以變換到任一方向?？赡艿膽?yīng)用包括著色，分割，線圖畫到圖像，映射到衛(wèi)星視圖，風(fēng)格化等。操作在兩個方向上工作，因此通過正確訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)，可以從地圖或從彩色分割的建筑立面生成合理的衛(wèi)星視圖。

【軟件功能】

　　立面(facades)

　　在建筑立面數(shù)據(jù)庫上訓(xùn)練有標(biāo)簽的建筑立面。它似乎不知道如何處理一個大的空白區(qū)域，但如果放上足夠的窗口，那么結(jié)果往往合理。繪制“墻”顏色矩形來擦除東西。

　　我沒有建筑立面給定不同部分的名字，所以我只是猜測它們叫什么。

　　邊緣轉(zhuǎn)換成貓咪(edges2cats)

　　在約2k 存儲貓照片和從那些照片自動生成的邊緣之上訓(xùn)練。生成了彩色貓對象和一些帶有噩夢的臉。我所見過的最好的一個是貓貓。

　　一些圖片看起來特別蠕動，因為對動物辨識產(chǎn)生誤判，特別是在眼睛周圍。自動檢測的邊緣在很多情況下不是很好，沒有檢測到貓的眼睛，使得訓(xùn)練圖像翻譯模型效果更差。

　　邊緣轉(zhuǎn)換成鞋(edges2shoes)

　　在從Zappos收集的?50k鞋子圖片以及從那些圖片自動生成的邊緣的數(shù)據(jù)庫上訓(xùn)練之后。如果你真的擅長繪制鞋子的邊緣，可以嘗試產(chǎn)生一些新的設(shè)計。請記住，因為是在真實的對象上進(jìn)行訓(xùn)練，所以如果你可以繪制更多的3D物體，所以似乎工作得更好。

　　邊緣轉(zhuǎn)換成手袋(edges2handbags)

　　和前面類似，在從亞馬遜收集的?137k手袋圖片及從那些照片自動生成邊緣數(shù)據(jù)庫上訓(xùn)練。如果你在這里畫一個鞋而不是手提包，你會得到一只非常奇怪的紋理鞋。

【特色介紹】

　　人工智能又來拯救你的涂鴉大作了！

　　今年2月底，量子位介紹過一個“分分鐘畫只貓”的AI應(yīng)用，如今三個月過去，還是相同的配方、還是熟悉的味道，只不過這次變成畫人臉。

　　小編玩了一會兒，簡直再次上癮~

　　方法很簡單，你信手畫一個人臉，兒童簡筆畫水準(zhǔn)也好，素描大師水準(zhǔn)也好，只要勾勒一個大致的人臉輪廓，然后點(diǎn)擊一下中間的紅色按鈕，神奇的事情就發(fā)生了！

　　你的畫作會被AI完善成一幅藝術(shù)大作！

【技術(shù)說明】

　　和之前的畫貓一樣，這個AI應(yīng)用背后的技術(shù)，也是基于有條件對抗網(wǎng)絡(luò)的圖像到圖像翻譯。這個網(wǎng)絡(luò)不僅能學(xué)習(xí)從輸入圖像到輸出圖像的映射，而且還能學(xué)習(xí)一個損失函數(shù)來訓(xùn)練這一映射。

　　這使得傳統(tǒng)上可能需要不同損失函數(shù)的問題，能夠應(yīng)用相同的通用方法。也就是說能在不必手動設(shè)計損失函數(shù)的情況下實現(xiàn)合理的結(jié)果。

　　這種方法被證明在以標(biāo)簽圖合成照片、從邊緣圖重建對象、圖像著色等任務(wù)中有效。

　　這項研究來自加州大學(xué)伯克利分校的Phillip Isola、Jun-Yan Zhu、Tinghui Zhou以及Alexei A. Efros。他們還公布了相關(guān)的論文和代碼。