计算机视觉是当前最热门的AI技术之一,为此,智东西公开课重磅推出「CV研究合辑」。「CV研究合辑」的每一讲将由主讲与答疑两个环节组成,其中,主讲60分钟,采用视频直播形式,答疑30分钟,将在交流群进行。
生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)作为当下最火的神经网络模型,在计算机视觉领域有着广泛的应用,比如图像生成、人脸变换、文字-图片转化、超分重建等。
动漫作为童年回忆的重要一部分,相信每个人都有自己喜欢的动漫,也曾有过创建属于自己动漫人物的想法,然而, 这需要积累大量的专业技巧,让许多人望而却步。而GAN可以帮助我们实现这个愿望。
GAN主要包括两个独立的网络:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器是将随机采样的变量生成图像,判别器是判别一张图像是否为‘真’。在训练过程中,生成器生成的图像尽可能接近于真实图像,而判别器尽量将生成图像区分出来,二者相互对抗,达到一个动态的平衡,即生成器生成的图像接近于真实图像,而判别器识别不出真假。
然而,并不是所有的GAN模型都可直接用于动漫人物的生成,这需要我们进一步的选择和优化。那么GAN在动漫领域存在哪些问题呢?动漫领域的GAN模型有哪些呢?如何去优化呢?
2月25日晚8点,「CV研究合辑」第二讲开讲,主题为《生成式对抗网络GAN在动漫领域的应用》,将由资深算法工程师卢薇薇主讲。
卢薇薇现于小牛动漫负责AI算法预研与落地,曾任职中科院,迅雷AI lab,研究方向包括多机器人协同,计算机视觉,GAN,知识图谱等。
课程内容
主题:生成式对抗网络GAN在动漫领域的应用
提纲:
1、GAN的发展与应用方向
2、GAN在动漫领域的常见问题
3、动漫领域中GAN模型的选择与改进
讲师介绍
卢薇薇,现于小牛动漫负责AI算法预研与落地,资深算法工程师,曾任职中科院,迅雷AI lab,研究方向包括多机器人协同,计算机视觉,GAN,知识图谱等,发表论文专利多篇。
直播信息
直播时间:2月25日20-21:30
直播平台:智东西公开课小程序
答疑地址:图像生成交流群
申请入群
答疑将在「图像生成交流群」进行。
加入交流群,除了可以免费收听直播之外,还能认识讲师,与更多同行和同学一起学习,并进行深度讨论。
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Created by Tan KW | Aug 17, 2024
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