手機(jī)已經(jīng)成為大家生活中必不可少的通訊工具，或者更確切的說(shuō)，是拍照工具。用手機(jī)打開(kāi)美顏拍一張自拍照，隨后進(jìn)行一系列修圖操作之后發(fā)到朋友圈，想必這是不少朋友的日常。
相信大家也都有所了解，手機(jī)拍照之所以能夠媲美單反相機(jī)，靠的不是硬件，而是算法。單就畫(huà)質(zhì)來(lái)說(shuō)，但依托強(qiáng)大的算法加持，最終的手機(jī)成像畫(huà)面和單反很難分辨，非常關(guān)鍵的一點(diǎn)，手機(jī)拍出來(lái)的照片更真（hao）實(shí)（kan）！
目前而言，手機(jī)拍照后期處理能處理的無(wú)非是調(diào)調(diào)亮度、銳度、對(duì)比度、色彩飽和度，以及增添一些濾鏡特效啥的。如果有人告訴你，你的自拍照除了能進(jìn)行常規(guī)美顏，還能調(diào)節(jié)拍攝角度、光照方向、姿勢(shì)、表情、發(fā)型，甚至改變年齡和性別，而且整個(gè)操作就像是在游戲里 “捏臉” 一樣簡(jiǎn)單，你信不信？這項(xiàng)技術(shù)就叫 StyleFlow。
StyleFlow—— 把游戲里的 “捏臉” 帶到現(xiàn)實(shí)
雖說(shuō)目前圖像生成以及編輯技術(shù)逐漸趨于成熟，比如通過(guò)無(wú)條件的 GAN（例如 StyleGAN）可以生成高質(zhì)量、多樣且逼真的圖像。但是，由于 GAN 潛在空間的糾纏性質(zhì)，沿一個(gè)屬性執(zhí)行編輯可能會(huì)輕易導(dǎo)致沿其他屬性進(jìn)行不必要的更改。
換句話(huà)說(shuō)，就是在圖像上進(jìn)行某個(gè)屬性的編輯往往會(huì)帶來(lái)其他的屬性改變。比如，我只是想給人臉調(diào)一下嘴型，結(jié)果鼻子和臉頰也受到了牽連跟著變形了。
單純的改變圖像一個(gè)屬性而不引起其他變化，以往的技術(shù)很難實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。而 StyleFlow 的出現(xiàn)改變了這一局面。
據(jù)悉，這項(xiàng)技術(shù)由阿卜杜拉國(guó)王科技大學(xué)（KAUST）和 Adobe 共同研發(fā)。
研發(fā)團(tuán)隊(duì)以糾纏潛空間的條件探索為背景，研究了屬性條件采樣和屬性控制編輯兩個(gè)問(wèn)題。
其一，屬性條件采樣，即對(duì)擁有特定屬性的圖像進(jìn)行采樣；其二，屬性控制編輯，即保留源圖像屬性的條件下進(jìn)行編輯，使處理后的圖像擁有目標(biāo)屬性。
如上圖所示，使用 StyleFlow 進(jìn)行屬性條件編輯。從源圖像開(kāi)始，通過(guò)使用反向推理，然后通過(guò)一系列 CNF 塊進(jìn)行正向推理，用來(lái)進(jìn)行屬性條件的一系列編輯。
如上圖所示，使用 StyleFlow 進(jìn)行屬性條件采樣。這里展示了目標(biāo)姿勢(shì)下戴著眼鏡的女性（頂行）、面部有毛發(fā)的 50 歲男性（中間行）、微笑的 5 歲兒童（底行）的屬性規(guī)范采樣結(jié)果。
上圖展示的是使用 StyleFlow 進(jìn)行圖像順序編輯，給人臉圖像增加或減少各種屬性。圖示中的 “+” /“-” 表示相應(yīng)屬性的順序編輯已增加 / 減少。
圖中的第一列均是源圖像，后面的圖像都是基于源圖像通過(guò)調(diào)節(jié)不同屬性而生成的。這步操作有點(diǎn)類(lèi)似于在游戲中對(duì)角色進(jìn)行 “捏臉”。
值得注意的是，StyleFlow 的屬性調(diào)節(jié)都是獨(dú)立的，比如年齡、性別、表情、角度、發(fā)型等等，調(diào)節(jié)其中的任何一種屬性并不會(huì)引起其他改變。
上圖展示的是使用 StyleFlow 進(jìn)行圖像非順序編輯。注意，與并發(fā)方法相比，該方法能夠很好地處理極端姿勢(shì)（第一行和第二行），不對(duì)稱(chēng)表達(dá)式（第四行）和年齡差異（第一行和最后一行）。
通過(guò)大量定性和定量比較，研發(fā)團(tuán)隊(duì)證明了 StyleFlow 相對(duì)于其他并行工作的優(yōu)越性，StyleFlow 是一種非常簡(jiǎn)單、有效的解決方案。
不止是人臉，StyleFlow 還能對(duì)汽車(chē)進(jìn)行同樣的操作，畢竟汽車(chē)也有 “前臉” 。比如，改變車(chē)的顏色、角度、輪轂，甚至是車(chē)型。
話(huà)不多說(shuō)，下面直接來(lái)幾張動(dòng)圖感受一下：
StyleFlow 未來(lái)應(yīng)用如何？
基于研發(fā)團(tuán)隊(duì)所展示的 StyleFlow 的強(qiáng)大表現(xiàn)，我們不妨大膽地想象一下未來(lái)的應(yīng)用前景有哪些。
1、美顏算法領(lǐng)域
不得不說(shuō)，StyleFlow 的出現(xiàn)讓目前手機(jī)的美顏功能瞬間 “黯然失色”，也讓市面上的各種修圖軟件 “弱爆了”。作為美顏算法的終極版（如果可能的話(huà)），毫不夸張的說(shuō)，StyleFlow 為大家的后期修圖提供了更為廣闊的 “發(fā)揮空間”。
2、案件偵破領(lǐng)域
依托 StyleFlow，即使是只有一張側(cè)面照也能還原出正面照，警察或許可以更加快速高效地還原犯罪嫌疑人本來(lái)樣貌并將其迅速鎖定逮捕，大范圍促成協(xié)助案件的調(diào)查與偵破。StyleFlow 或許還可以通過(guò)模擬預(yù)測(cè)兒童未來(lái)的長(zhǎng)相樣貌，以幫助尋找失散多年的失蹤兒童。
3、整形醫(yī)療領(lǐng)域
想看看變性后的自己長(zhǎng)啥樣？拍張自拍照用 StyleFlow 一試便知。借助 StyleFlow，美容整形醫(yī)院用電腦直接為客戶(hù)展示最終效果，如果不滿(mǎn)意，那就再動(dòng)動(dòng)鼠標(biāo)，調(diào)整試試其他的類(lèi)型，畢竟所見(jiàn)即所得。
4、人臉識(shí)別領(lǐng)域
目前，人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始逐步用于支付領(lǐng)域，就像之前的指紋識(shí)別可以造假一樣，未來(lái)人臉識(shí)別也可能存在造假現(xiàn)象威脅人身財(cái)產(chǎn)安全，依托 StyleFlow 的算法或許可以大大降低破解的概率以保障安全。
5、產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域
上文也提到了，除了人臉，像是汽車(chē)也可以實(shí)現(xiàn)一系列的 “變形” 操作，相信這為包括汽車(chē)在內(nèi)的眾多產(chǎn)品設(shè)計(jì)師提供了不少幫助，不必每次都得重新設(shè)計(jì)渲染產(chǎn)品模型，設(shè)計(jì)出一稿，后續(xù)直接通過(guò)調(diào)整參數(shù) “捏” 出來(lái)即可，大幅提高設(shè)計(jì)效率。
當(dāng)然，上述只是基于該項(xiàng)技術(shù)的一些猜想。畢竟目前該技術(shù)的代碼沒(méi)有開(kāi)源，至于這項(xiàng)技術(shù)未來(lái)的應(yīng)用如何還不好妄下結(jié)論，但有一點(diǎn)可以確定的是，StyleFlow 一定會(huì)為未來(lái)的工作和生活帶來(lái)便捷。
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參考：
https://rameenabdal.github.io/StyleFlow/
