爆火上热搜！AI『复活』八代帝王众生相，“渣渣龙”原来长这样？？？
AI『复活』帝王相貌
康熙帝画像：
雍正帝：
乾隆帝画像：
富察皇后：
『复活』背后的AI原理
CGAN：条件生成对抗网络，一种带条件约束的GAN，使用额外信息对模型增加条件，可以指导数据生成过程。 DCGAN：深度卷积生成对抗网络，将GAN和卷积网络结合起来，利用卷积神经网络作为网络结构进行图像生成，可以得到更加丰富的层次表达。 Pix2Pix：利用成对的图片进行图像翻译，即输入为同一张图片的两种不同风格，可用于进行风格迁移。 CycleGAN：可以利用非成对的图片进行图像翻译，即输入为两种不同风格的不同图片，自动进行风格转换。 StarGAN：多领域属性迁移，引入辅助分类帮助单个判别器判断多个属性，可用于人脸属性转换。 AttGAN：利用分类损失和重构损失来保证改变特定的属性，可用于人脸特定属性转换。 STGAN：由百度和哈工大联合研发，在原有的ATTGAN基础上，引入GRU结构，更好的选择变化的属性，可用于人脸特定属性转换。
FaceDetector：采用级联CNN，在100个误检情况下，FDDB上召回率达到92％。 FaceLandmarker：采用FEC-CNN，在300-W测试下平均定位误差仅为0.069。 FaceRecognizer：在ResNet50（残差网络）下，识别通过N+1场景，1000人底库首选识别率超过98%。
One More Thing
PaddleGAN：https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/v1.5.1/PaddleCV/PaddleGAN AI Studio：https://aistudio.baidu.com/aistudio/index SeetaFace2：https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2 https://www.bilibili.com/video/BV13y4y1B76V?from=search&seid=8707917894759309118
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