DualStyleGAN
高分辨率的肖像风格迁移算法DualStyleGAN。
给定一张真人图片A：
图片A
再给一张图片B，就是要变换的风格：
图片B
算法会将图片A根据图片B的风格进行风格迁移，生成图片C：
图片C
这个效果还不错吧？
这样我们就可以根据自己喜欢的动漫角色，对自己的肖像进行风格迁移了。
一起看下更多的算法效果：
第一列原始图像，第二列参考的风格，第三列算法生成的效果。
这个算法，可以应用到一些有头像需求的场景，提供用户一些可选的漫画风格，生成自己喜欢的肖像。
DualStyleGAN算法刚刚开源，已获得近300的star。
项目地址：
算法运行官方提供了三种方法。
没有任何编程基础的小伙伴，可以体验 Web 网页。
上传图片即可体验。
另外两种就是 Colab 环境和本地搭建。
Colab 不需要自己安装一些第三方依赖，有“梯子”可以直接打开运行。
想本地测试的小伙伴也可以本地部署，官方提供了 Conda 的环境，直接创建一个虚拟环境即可。
conda env create -f ./environment/dualstylegan_env.yaml
详细的内容，各位小伙伴直接看README吧。
最后再放一组惊艳的效果。
RQ-VAE Transformer
经常看我文章的小伙伴，应该看过我写的 NÜWA（女娲）、DALL-E 算法。
今天要介绍的算法RQ-VAE Transformer在文字转图片任务上效果更好。
任务就是根据一段文字描述，生成对应描述的图片。
比如：
A cheeseburger in front of a mountain range covered with snow.
雪山前的芝士汉堡。
算法根据我们的文字描述，生成对应的图片。
再比如：
a cherry blossom tree on the blue ocean.
蓝色海洋上盛开的樱花树。
算法主要分为两个阶段：RQ-VAE 和 RQ-Transformer。
前者负责编码，后者负责生成。
算法也是刚刚开源：
项目地址：
本项目只支持本地环境，第三方库可以直接根据requirements进行安装。
pip install -r requirements.txt
大家可以去体验下，有些效果挺有意思。
VFD
DeepFake 换脸技术越来越多。
换脸的图片和视频都太逼真了，有时候肉眼很难判断。
VFD通过技术手段，可以帮助我们分析图片的真假。
它也是 2022 年的 CVPR，刚刚开源。
至于效果，大家就自行测试吧。
项目地址：
絮叨
从 2022 年的 CVPR 来看，3D 重建相关的，还有 Transformer 的内容，一直挺多。
后面看情况再分享一些 3D 重建的吧。
