4 - 4 敏捷程式化的肖像和头像创作 _ 罗琳快

敏敏捷型风风格化人像和虚拟形象创建

背景与趋势

• 虚拟身份日益流行：虚拟身份在社交媒体应用（如Viola app、Snapchat）和游戏应用（如ReadyPlayerMe、Bitmoji）中受到欢迎。
• 抖音产品中的虚拟形象：TikTok中的虚拟形象采用Manga风格和Pixar风格。

关键挑战

• 如何减少手动标注工作并提高效率？
  • 降低成本
  • 加快交付速度
  • 提高质量

主要方法

• AgileGAN：通过逆向一致的迁移学习进行风格化人像生成（SIGGRAPH 2021）
• AgileAvatar：通过级联域桥接进行风格化虚拟形象生成（SIGGRAPH Asia 2022）

技术细节

• 人像风格化：通过从StyleGAN学习进行风格化（Z空间和W空间）。
• 虚拟形象生成：采用级联域桥接技术进行风格化虚拟形象生成。

研究成果

• 关键优势：可以从非常少的未配对风格示例（<100个）中开发出风格化模型，并将产品部署时间从数月缩短到数周。
• 用户研究：结果显示，该方法在用户满意度方面优于其他竞争方法，并且与手工制作的结果相当。

局限性

• 属性评估：部分属性匹配度有待提升。
• 任务匹配：输出虚拟形象与输入匹配度仍有待改进。

总结

该研究通过引入AgileGAN和AgileAvatar等方法，实现了高效的人像和虚拟形象风格化。这些方法不仅能够快速适应不同风格的需求，还能显著降低人工标注的工作量，从而大大提高了产品的开发效率和质量。