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可视化结果是十分强大的然而,在健身领域要想清楚地看到未来的锻炼结果往往是很困难的。我们是否可以利用深度学习让人们更接近他们的个人健康目标从而帮助他们设想未来的结果?

我们的想法是:采用有条件的生成对抗网络(GANs),虚构出一张一个人在经过健康饮食和锻炼的情况下未来的身材变化嘚图片结果如下:

在这篇文章中,我将简要地介绍一下生成对抗网络然后,我会提供一些指导用于训练一个TensorFlow实现的模型,该模型使鼡GPU训练和部署平台FloydHub

生成对抗的网络 2014年,Ian Goodfellow和其他一些人在蒙特利尔实验室首次提出了生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)从那时起,他们就受到了很大的關注因为他们说:

…在过去的10年里,最有趣的想法是进行机器学习

生成模型是一种无监督的学习技能,它试图学习一些数据的分布(如语料库中的文字或在一张图片中物体的像素大小)

生成对抗网络包含两个有相反目标的网络,以某种游戏的形式在它们之中寻求平衡“生荿器(Generator)”将一些采样于所谓的“潜在的空间(latent space)”的输入转换。“鉴别器(Discriminator)”只是一个分类器它接收来自生成器和真实对象的输出,然后接受训练以确定它所观察的输入是生成的还是真实的。

其基本思想是当两个网络的性能都达到最佳时,生成器就会创建在各自嘚输出空间内分布的图像就像鉴别器的实际输入一样。

一些流行的对抗网络架构是:

  • 有条件的生成对抗网络(Conditional GANs)它学习了输出图像的分咘,给出了对应用程序的成对输入例如,图像与图像之间的转换
  • 循环一致的生成对抗网络(Cycle-Consistent GANs),它可以在不需要成对输入的情况下学習图像与图像之间的映射

在FloydHub里运行着pix2pix的Tensorflow实现,需要对代码进行一些细微的调整我将在这里详细说明,希望将来任何尝试类似项目的人嘟可以节省一些时间

一个典型的训练命令,可以spin up一个FloydHub的云GPU训练服务器看起来像下面这样:

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[PConline资讯]美图秀秀作为业内知名的修圖软件虽然专业性不如Photoshop等专业软件,但胜在操作简单且功能强大在普通用户圈子里口碑一直都很不错。近日美图秀秀官方宣布再度添加一项新功能,现在我们除了可以用美图秀秀来P脸之外还能给自己P能拍出腹肌的相机app了。

据官方介绍这一功能的入口为:美图秀秀-囚像美容-增高塑型。然后在该功能页面中找到“线条功能”便可以快捷地为人物图像加入胸肌、能拍出腹肌的相机app等形象。而且从演示內容来看效果还算逼真,如果只是上传到社交平台上的话以假乱真问题不大。

随着新一代年轻消费者的兴起对美型、修图软件的需求不再只局限于女性用户。男性用户同样有着庞大的美型修图需求而且他们不仅要脸面变得好看,也希望软件可以提供对身体其他部位嘚修饰能力

在美图推出的其他产品如BeautyCam相机中,就加入了男士发型管家功能;而美图秀秀也内置了拯救发际线功能这些功能都是为了满足男性用户的某些需求而生。如今对男性阳刚之气的追求有上升趋势但并不是人人都有毅力和时间去锻炼身体,所以利用美图相机来进荇一些美化也算是亡羊补牢。

当然利用软件美化图片也只能算是一种心理安慰而且美化后的图片也不是找不出破绽来。对照片进行一萣程度的美化可以满足社交圈中的某种心理需求虽然说有一点“自欺欺人”的感觉,但在当今社会中却有着实在的需求

不过P上去的能拍出腹肌的相机app始终是假的,无论是美图还是小雷都认为我们更应该抽出时间来进行锻炼,将真正的能拍出腹肌的相机app锻炼出来运动健身除了塑造好体型外,更重要的是随着身体状况变好而提升自信从而实现身心上的自我提升。

感谢你的反馈我们会做得更好!

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