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I现在可以教你画画了

来源:河洛网    发布时间:2021-06-10     发布人:洛阳新闻网

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI )授权转载。 转载请联系出处。

I现在可以教你画画了

画画的初学者们,怎样才能画出像样的手绘肖像画?

除了花时间练习,也许还可以使用以下工具!

首先,只画脸部的轮廓图。 例如,如下所示:

而且,电脑可以给你出示肖像画整体结构的线。 请作为参考:

下面是脸部细节的提示线。

最终,你会画出这样的作品:

比初学者的白纸强多了吗?

这个教你两步画肖像画的工具叫做dualFace。

之所以帮助绘画初学者和普通用户画像样的肖像画,是基于你早期的线条

表示类似全局框架和本地细节的草图线。

你只是跟着做,没有受过绘画训练“ 残党” 也可以完成!

在全局引导阶段,dualFace可以根据你绘制的大致轮廓,从内部数据库中检索几个相

关闭人物,在画布的背景上显示建议的脸部轮廓线。

在局部制导阶段,双面利用全球指导绘制的轮廓线,利用深度生成模型合成人脸图

将合成结果的详细信息(眼睛、鼻子、嘴等)作为辅助线输出。

请注意,在全球阶段,人物是数据库中的实际人物。 在局部阶段,是合成的虚拟人物。

为什么不在两个阶段使用同一人物呢?

这是为了使来自计算机的指导具有多样性! 毕竟,数据库里的人有限,用生

通过做成模特可以在细节上区别更多的肖像画。

另外,dualFace具有切换功能,用户可以选择最合理的局部指导;

如果用户认为部分指导不符合自己的想象,也可以单击按钮以完全恢复绘制过程

地段阶段。

让我们来看看这两个阶段具体是如何运作的。

全局引导阶段分为三个步骤:数据生成、配置文件匹配和交互式指导。

数据生成是指将数据库内的脸部图像转换为成人脸部的轮廓。

他们使用双向分割网络( BiSeNet )生成成人脸部原画的语义标签掩码)。 从这里开始

从个语义标签蒙版中提取脸部轮廓。 有口罩的各个像素(眼睛、鼻子、嘴) )

原始图像的面部标签ID (为了便于以后的检索)。

另外,轮廓图像与对应的原始人的脸部图像一起存储。

轮廓匹配步骤通过计算用户绘制的轮廓和存储在数据库中的轮廓图像之间的相似度来得到最接近的

接近的轮廓的图像。 galif (基于全局线的要素,基于本地线的加蓬)

r特征描述符) )进行草图检索和局部形状匹配。

交互式指导步骤根据用户不断更新的笔划,实时搜索最相似的“ 候选人” 单击进行转换

变成阴影图。

部分指导提供整体图后,系统开始提供详细的线条。

本地指导阶段包括两个步骤:遮罩生成和肖像草图生成。

掩模生成步骤,利用全局阶段的用户描绘的数据和由全局阶段-数据生成部生成的数据

如下图所示,系统可以生成最终口罩的面部口罩。

肖像草图生成步骤,使用MaskGAN生成与上一阶段一致的“ 真实照片” 采用肖像和APdrawi

ngGAN把肖像画转换成了草图图。

其中,由于这两个生成模型是独立训练的,为了将两者连接起来,在该步骤中还使用了梯度提高决定

树( GBDT )计算脸部的标记点,并将合并的遮罩层转换为二进制背景轮廓。

在这个阶段,可以生成多个详细的人物草图。 用户可以选择最需要的参数作为后续绘制的参数

参加考试。 另外,用户最初画的轮廓图也可以不完整。 缺少的部分是“ 行程和深度; 蒙层映射优越

化” 自动完成。

以上是两个阶段指导的具体实现过程。

接着,他们进行了用户研究,用定性的方法验证了该工具的效果。

无法正确识别抽象输入的dualFace是在windows10平台上用Python编写的实时绘制程序。

在全局指导阶段,每次释放鼠标时平均需要以0.36 s的速度获取图像,而本地指导每次生成一个图像

肖像图像需要2.78 s。

关于受试者的全球和本地以及整体使用感的问卷调查结果如下所示。 满分为5分,平均分均为

3.9以上。

从整体用户体验来看,所有参与者都认为该工具有助于更好地绘制肖像画。

与其他绘图工具相比,dualFace在空之间的关系和面部细节的绘图评价方面取得了很高的成果

成绩平均分别为4.5分和4.32分。

因此,dualFace可以根据正确的脸部空之间的关系和详细的脸部特征,引导用户获得更好的结果

虽然是肖像画,但其他绘图程序可能无法提供这些信息。

另外,下图最右侧表示用dualFace画画最短需要4分15秒,最长需要17分15秒,平均需要

十分钟左右。 用户的画法可能不同,但如果花时间的话,一定会成为更好的画

把结果标出来。

下面是被实验者的画画成果:

可以看出,系统提供的指导图水平基本相同,但最终结果仅限于用户实际

画画水平的

但是,如上所述,最后一组只画眉毛和眼睛,系统也不受限制,可以给

完整的指导图。

当然,他们的这种方法也有局限性。 抽象的草图可能无法转换为合理的脸部遮罩。

例如,下图中用户绘制的轮廓中的嘴会被错误地视为鼻子的一部分,从而导致后续的一系列原因

图的鼻子不正常。

这是因为脸部数据库包含真实的照片,而dualFace只支持绘制具有真实风格的人物。

因此,表情和夸张的动画造型等,很难通过它来实现高度的意义素描。

作者介绍了该项目的研究者来自日本北陆尖端科学技术研究生院大学和东京大学。

前者是成立于1990年的研究院式日本国立大学,拥有许多日本重点支援学科、科学研究

与东大、京大齐名,在信息科学领域的研究位居首位。

7名研究成员中有4名是中国人,其中包括1、2篇论文。

下载可戳记的GitHub地址:

htps://github.com/shasph /双面

论文地址:

htps://www.arxiv-vanity.com/papers/2104.12297 /

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