利用生成对抗网络迈向动漫角色的自动创作
计算机视觉与模式识别
2017-08-21 v1
摘要
自生成对抗网络（GAN）问世以来，面部图像的自动生成得到了深入研究。已有一些尝试将 GAN 模型应用于生成动漫角色面部图像的问题，但现有工作均未给出令人满意的结果。在本工作中，我们探索了专门针对动漫面部图像数据集训练 GAN 模型。我们从数据和模型两个层面解决该问题，通过收集一个更干净、更适配的数据集，并利用 DRAGAN 的适当经验性应用。通过定量分析和案例研究，我们证明这些努力带来了一个稳定且高质量的模型。此外，为辅助人们进行动漫角色设计，我们搭建了一个网站（http://make.girls.moe），在线提供预训练模型，使公众能够轻松访问该模型。
引用
@article{arxiv.1708.05509,
title = {Towards the Automatic Anime Characters Creation with Generative Adversarial Networks},
author = {Yanghua Jin and Jiakai Zhang and Minjun Li and Yingtao Tian and Huachun Zhu and Zhihao Fang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.05509},
year = {2017}
}
备注
16 pages, 15 figures. This paper is presented as a Doujinshi in Comiket 92, summer 2017, with the booth number 05a, East-U, Third Day