Сайт, где можно создать персонажа в любом стиле

Core ideas

• This project provides a novel method to control the generation process of a unsupervisedly-trained generative model like GAN (generative adversarial network).
• GANs can generate random photo-realistic images from random noise vectors in the latent space (see stunning examples of the Nvidia’s PG-GAN), but we can no control over the features of the generated images.
• Knowing that the images are determined by the noise vector in the latent space, if we can understand the latent space, we can control our generation process.
• For a already well-trained GAN generator, I made its latent space transparent by discovering feature axes in it. When a vector moves along a feature axis in the latent space, the corresponding image morphs along that feature, which enables controlled synthesis and edit.
• This is achieved by leveraging a coupled feature extractor network (a CNN here in this demo, but can be any other CV techniques), which enables us to find correlation between noise vectors and image features.
• Advantages of this method over conditional GAN and AC-GAN:
  • Efficiency: To add a new controller of the generator, you do not have to re-train the GAN model, thus it only takes <1h to add 40 knobs with out methods.
  • Flexibility: You could use different feature extractors trained on different dataset and add knobs to the well-trained GAN

Способ 2: Character Creator

Character Creator — бесплатный инструмент для создания полноценного персонажа, которого можно использовать в дальнейшем для анимирования или добавления в игру. Функциональность этого онлайн-сервиса направлена только на создание лица, что происходит так:

1. Перед началом работы с персонажем потребуется выбрать пол, кликнув по одной из фигур левой кнопкой мыши.

После на экране появится таблица с возможными оттенками цвета кожи, где вам предстоит отыскать подходящий.

Настройку тела рассматривать не будем и сразу же перемещаемся в раздел «Head» через меню слева.

Первая категория называется «Body_head». Выберите ее левым кликом мыши, а затем справа определите форму будущего лица.

Далее перемещайтесь в «Ears», чтобы точно по такой же схеме настроить внешний вид ушей.

В «Iris» выбирается тип глаза.

Через отдельную категорию «Pupils» можно задать одну из трех форм зрачка, а также дополнительно выбрать предпочитаемый цвет.

Следом идет категория «Nose», где доступно несколько самых популярных форм носа. Укажите один из них, а затем сразу же посмотрите результат, накладывающийся на модель.

В Character Creator присутствуют самые разные вариации бороды и усы, которые можно посмотреть через «Facialhair». Тут же настраивается цвет и полностью убирается волосяной покров на лице.

Через категорию «Hair» происходит примерно то же самое, но только для волос на голове.

Есть возможность и наложения веснушек в «Freckles».

Если требуется, чтобы на лице персонажа изначально проявлялись какие-то эмоции, ознакомьтесь со списком доступных выражений, подобрав подходящее.

По завершении убедитесь, что персонаж был создан правильно, а затем щелкните «Download».

Выберите тот вариант, где изображено только лицо, и скачайте его на компьютер.

Готовое изображение с лицом будет скачано в формате SVG.

Если вы впервые сталкиваетесь с форматом SVG, наверняка возникнет вопрос о том, как его открыть. Для этого можно использовать ряд специальных программ и даже обычный браузер. Кроме этого поддерживается конвертирование в тот же JPG или PNG при помощи онлайн-сервисов. Более детально эти темы раскрываются в других статьях на нашем сайте по ссылкам ниже.

Подробнее:Открываем файлы векторной графики SVGКонвертирование фотографий разных форматов в JPG онлайн

Дипфейк в России

В нашей стране вопросы создания и публикации дипфейков пока не урегулированы законодательно. Впрочем, по мнению экспертов, в российском праве уже есть нормы, применимые в ситуациях связанных с дипфейками. Это ст. 159 УК («Мошенничество») и ст. 152 ГК («Защита чести, достоинства и деловой репутации»). Кроме того, относится к теме и закон о защите персональных данных.

— Прежде чем что-то внедрять, нужно дождаться правоприменительной практики. Хотя бы первых серьезных историй, подтверждающих мошенничество, — отметил эксперт по информационной безопасности Алексей Лукацкий. — Тем более действующая ст. 159 Уголовного кодекса уже покрывает эту ситуацию. Так что новых требований, запрещающих дипфейки, вводить не надо.

Вооруженный глаз-7

Фото: ИЗВЕСТИЯ/Артем Коротаев

Никита Куликов, член экспертного совета по цифровой экономике при Госдуме РФ и учредитель АНО «ПравоРоботов», считает, что бороться с проблемой лучше на опережение:

— Я думаю, мы всё равно придем к дипфейковым ограничениям. Однако предупреждать мошенничество нужно не только законом, но и повышением информационной грамотности — объяснять людям (особенно пожилым), что не всему следует верить, что данные нужно проверять.

Компании из сферы информационной безопасности прогнозируют, что со временем число мошенничеств с применением искусственного интеллекта будет расти. Уже есть и тревожные прецеденты. Так, мошенники сгенерировали голос директора британской энергетической компании и в телефонном разговоре попросили управляющего дочерней фирмы перевести $240 тыс. Сотрудник исполнил приказ «босса». Позже управляющий рассказал, что аферисты повторили даже легкий немецкий акцент его начальника.

Вооруженный глаз-6

Фото: ИЗВЕСТИЯ/Дмитрий Коротаев

Алексей Лукацкий заметил, что говорить о крупных инцидентах в России пока не приходится. Однако с распространением биометрии ситуация может измениться к худшему:

— По мере развития единой биометрической системы интерес злоумышленников также возрастет. Это вдвойне очевидно на фоне новостей о том, что правительство хочет за два года собрать биометрию с 70 млн граждан. На фоне новостей, что крупные торговые сети хотят ввести оплату по лицу. Остается ждать, что число мошеннических операций увеличится в разы.

Механизм работы

Дипфейки создаются при помощи метода глубокого обучения, известного как генеративно-состязательная сеть (GAN). Его суть заключается в соревновании двух нейросетей: генератора и дискриминатора. Генератор создает подделку, а дискриминатор пытается понять, настоящее перед ним изображение или нет. Чем лучше обманывает генератор, тем выше конечный результат.

Прежде созданные GAN изображения отличались довольно низким разрешением. По размытости картинки можно было легко идентифицировать запись как сгенерированную. Это ограничение было преодолено в версии ProGAN, благодаря которой разрешение подскочило до 1024×1024 пикселей.

Другая модель — StyleGAN — научилась мастерски создавать лица несуществующих людей. Нейросеть обучилась на библиотеке реальных фотопортретов и стала сама генерировать человеческие образы.

Насколько высоки результаты в генерации новых лиц, можно убедиться на примере картинки ниже. Только на одной из трех фотографий изображена реальная девушка. Она посередине.

Вооруженный глаз-1

Фото: ieeexplore.ieee.org

Сгенерировать фотографию несуществующего человека – зачем это нужно?

Генеративные состязательные сети представляют собой искусственный интеллект, который способен работать с большим количеством материала, необходимого для создания уникального человеческого образа. На сегодняшний день разработано большое количество онлайн-сервисов которые формируют подобные фотографии на основе соединения черт лица и поз сразу нескольких людей. Однако изначально достаточно трудно понять, для каких целей можно использовать подобные сервисы.

Возможные варианты использования сгенерированных фотографий:

От лица несуществующего человека, который очень похож на настоящего, можно опубликовать любую информацию, вести аккаунт в социальной сети или блог, размещать фотографии в интернете и т.д. Главное «оружие» таких людей – никто не догадается, что картинка ненастоящая. Именно поэтому подобные технологии могут быть использованы в мошеннических целях, а значит нужно быть предельно осторожным.

Photofit-me – сервис британского королевского университета

Разбор перечня программ для создания субъективного портрета мы начнём с качественного и бесплатного сервиса, предлагаемого свободным университетом Британии («The Open University»). Возможности данного ресурса предлагают своим учащимся множество бесплатных курсов и программ, нас же интересует photofit-me, любезно предложенный профессором Graham Pike из факультета психологии. Благодаря возможностям данного инструмента мы сможем не только составить фоторобот в Интернете, но и сохранить его на наш ПК.

1. Перейдите на open.edu, и дождитесь загрузки всего требуемого инструментария. Для конструирования нового фотоснимка нажмите на «Create a PhotoFit».
2. С помощью представленных на ресурсе инструментов «Hair» (волосы), «Eyes» (глаза), «Mouth» (рот), «Nose» (нос), «Jaw» (челюсть, подбородок), «Facial hair» (волосы на лице), «Spectacles» (очки) создайте необходимый фоторобот.
3. Для регулирования размеров той или иной черты лица существуют ползунки опции «Resize», а нажатие на «Undo» позволит отменить последнюю выполненную вами операцию.
4. После окончания работы нажмите на «Next».
5. В поле «Who is the portrait of» введите имя человека, субъективный портрет которого вы составляете, а в поле «Your name» введите ваше имя (оба имени требуется вводить латиницей).
6. Затем вновь нажмите на «Next», и выберите «Download your PhotoFit» для сохранения результата на ПК.

Что это такое

 Дисморфофобия (на английский манер BDD) – это, в научном понимании, патологическое состояние, когда индивид чрезвычайно недоволен своей внешностью, выдумывает несуществующие дефекты или определенную особенность собственного тела преувеличивает, «обвиняя» в уродстве.

Специалисты утверждают, что дисморфофобия обычно идет рука об руку с другими расстройствами: обсессивно-компульсивным, тревожными, ипохондрическими, шизотипическим, шизофренией, психопатиями.

BDD имеет множество синонимов: психоз безобразной внешности, паранойя уродства, дисморфическая тревога, бредовые идеи телесного безобразия, асимметричности и деформации.

Дисморфофобию также называют синдромами:

• Квазимодо – в честь главного героя романа Виктора Гюго «Собор Парижской Богоматери», горбатого звонаря, чье тело с головы до пят было искажено, а левый глаз обрамляла большущая бородавка. Когда женщина, которой подкинули младенца, увидела его, то едва не лишилась рассудка;
• Сирано де Бержерака – исторической личности, ставшей литературным персонажем.  Он имел огромный нос, благодаря которому его имя стало нарицательным и обозначало всех людей с большим носом. Стесняясь такой особенности, Бержерак так и не решился признаться в любви своей возлюбленной;
• Ван Гога – желанием нанести себе увечье или требованием произвести на себе хирургическую операцию.

Other Random Generators

Here you can find all the other Random Generators:

• Random Word Generator
• Random Noun Generator
• Random Synonym Generator
• Random Verb Generator
• Random Name Generator
• Random Adjective Generator
• Random Sentence Generator
• Random Phrase Generator

• Random Paragraph Generator
• Weird Words
• Fake Words
• Random Letter Generator
• Random Number Generator
• Cursive Letters
• Random Password Generator
• Random Bible Verses
• Wedding Hashtags Generator
• Random List
• Dinner Ideas Generator
• Breakfast Ideas
• Yes or No Oracle
• Pictionary Generator
• Motivational Quotes
• Random Questions
• Random Facts
• Vocabulary Words
• Writing Prompts
• Coin Flip
• Dice Roll
• Never Have I Ever Questions
• Would You Rather Questions
• Truth or Dare Questions
• Decision Maker
• Hangman Words
  New

Как выбрать исходные фотографии

Онлайн-сервисы не балуют обилием настроек, поэтому для получения реалистичного изображения важно правильно подобрать фотографии. Чтобы коллаж выглядел естественно, придерживайтесь наших рекомендаций:

• Углы наклона лиц и ракурс съемки должны быть максимально похожи.
• Лица не должны быть закрыты руками, волосами или предметами.
• Не смешивайте искусственное освещение с естественным. Например, к фотографии из дома не подбирайте кадр, сделанный на природе.
• Цвет кожи на обоих снимках должен быть одинаковым. Если оттенки отличаются, скорректируйте их в фоторедакторах.
• Выбирайте фотографии примерно одинакового разрешения.

Если нет возможности выполнить все условия, попробуйте сделать пробную «примерку» лица к телу. По результату вы поймете, стоит ли продолжать поиски подходящего кадра.

Мы не рекомендуем использовать фотографии лица на фоне объектов телесного цвета. Онлайн-сервисы принимают такой фон за кожу и выдают некачественный результат. Если вы собираетесь использовать именно такой снимок, обрежьте его по контуру головы.

дискриминатор

Это сверточный классификатор, только без каких-либоMaxpPoolingслои. Вот код для сети Дискриминатор.

def conv(input_c,output,kernel_size,stride = 2,padding  = 1, batch_norm = True):    layers =[]    con = nn.Conv2d(input_c,output,kernel_size,stride,padding,bias = False)    layers.append(con)    if batch_norm:        layers.append(nn.BatchNorm2d(output))    return nn.Sequential(*layers)class Discriminator(nn.Module):def __init__(self, conv_dim):        """        Initialize the Discriminator Module        :param conv_dim: The depth of the first convolutional layer        """        #complete init functionsuper(Discriminator, self).__init__()        self.conv_dim = conv_dim        self.layer_1 = conv(3,conv_dim,4,batch_norm = False) #16        self.layer_2 = conv(conv_dim,conv_dim*2,4) #8        self.layer_3 = conv(conv_dim*2,conv_dim*4,4) #4        self.fc = nn.Linear(conv_dim*4*4*4,1)def forward(self, x):        """        Forward propagation of the neural network        :param x: The input to the neural network             :return: Discriminator logits; the output of the neural network        """        # define feedforward behavior        x = F.leaky_relu(self.layer_1(x))        x = F.leaky_relu(self.layer_2(x))        x = F.leaky_relu(self.layer_3(x))        x = x.view(-1,self.conv_dim*4*4*4)        x = self.fc(x)        return x

объяснение

• Следующая архитектура состоит из трех сверточных уровней и конечного полностью связанного уровня, которые выводят один логит. Этот логит определяет, является ли изображение реальным или нет.
• За каждым слоем свертки, кроме первого, следуетПакетная нормализация (определена в вспомогательной функции conv),
• Для скрытых юнитов мы использовалидырявый ReLUфункция активации, как описано втеорияраздел.
• После каждого слоя свертки высота и ширина становятся наполовину. Например, после первой свертки изображения 32X32 будут изменены в 16X16 и так далее.

Формула 1

В этом определении модели мы не применилисигмоидФункция активации по окончательному выводу логита. Это из-за выбора нашей функции потерь Здесь вместо обычного использованияBCE (бинарная кросс-энтропийная потеря),мы будем использоватьBCEWithLogitLoss,который считается численно стабильной версиейBCE,BCEWithLogitLossопределяется так, что сначала он применяет функцию активации Sigmoid к логиту, а затем вычисляет потери, в отличие отBCE, Вы можете прочитать больше об этих функциях потериВот,

Создать мультяшное лицо онлайн

В компьютерной игре Skyrim после продолжительного вступления писарь спрашивает, кем является герой. И тут компьютер дает возможность выбрать расу и собственный облик персонажа. Эта возможность не уникальна. Своего героя собрать как конструктор предлагают разные игры. По такому же принципу сайт Gallerix предлагает сложить собственное мультяшное лицо.

1. Выберите свой пол в редакторе;

2. Выберите форму лица из предложенных элементов в блоке;

3. Внизу расположен блок с оттенками кожи, которые можно применить к аватару;
4. Лицо можно увеличить, уменьшить, повернуть при помощи кнопок рядом с лицом;

5. Поочередно выбирайте нос, рот и уши, придавая им правильную форму;

6. В верхней ленте вкладок изменяются глаза, волосы, фоны и одежда;

7. В нижней части расположены кнопки, при помощи которых аватар можно создать автоматически из случайно сгенерированных элементов лица. А также кнопки Поделиться, Сбросить, Скачать и Gravatar.

Быстро создать облик человека

На сайте, о котором пойдет речь, вы сможете быстро и без дополнительных настроек создать уникальную внешность человека. При переходе на страницу https://thispersondoesnotexist.com/ скрипт автоматически складывает разные признаки внешности из других экземпляров лица: губы, рот, глаза, волосы и т.д. И на весь экран появляется изображение нового, ранее невиданного человека.

Лицо человека, созданное в программе

Сайт работает на технологии StyleGAN 2. Об этом сообщается в отдельном текстовом блоке. Генератор лиц работает следующим образом: чтобы получить очередной результат, нажмите на кнопку Обновить в вашем браузере. Каждый раз, возвращаясь на страницу, на экране видим новых людей.

При этом возникает подозрение: не водит ли нас за нос онлайн-сервис? Возможно, обновляя страницу, на экране возникают люди из какой-нибудь галереи?

Генератор логотипов

Если у вас нет 100000 руб­лей на экспресс-дизайн в дизай­нер­ской сту­дии, но вам нужен лого­тип, попро­буй­те сер­вис Looka. Он спро­сит у вас назва­ние, люби­мые цве­та, сфе­ру дея­тель­но­сти и выяс­нит, какой стиль вам нра­вит­ся, а потом выдаст мно­го раз­ных вариантов.

Вы може­те выбрать любой из них, а мож­но взять один и допи­лить его в этом же сер­ви­се и полу­чить пол­но­цен­ный бренд­бук с визит­ка­ми, лого на сай­те, кон­вер­та­ми и про­чи­ми бизнес-атрибутами. Каче­ство полу­ча­ет­ся не хуже, чем у ней­рон­ки в сту­дии дизай­на, но даже плат­ная под­пис­ка сто­ит гораз­до дешев­ле, чем услу­ги дизайнера.

Мож­но выбрать любой лого­тип и сра­зу исполь­зо­вать его для компании 

Генератор текста

В сети есть мно­го сер­ви­сов, кото­рые дела­ют «рыб­ный текст» — бес­смыс­лен­ный набор слу­чай­ных слов, кото­рый про­сто похож на насто­я­щий. По отдель­но­сти каж­дое сло­во что-то зна­чит, но вме­сте это чита­ет­ся как ересь. Что­бы полу­чил­ся нор­маль­ный текст, одних слу­чай­ных под­ста­но­вок недо­ста­точ­но — нуж­ны нейросети.

Самой извест­ной ней­рон­кой, кото­рая уме­ет стро­ить осмыс­лен­ный текст, ста­ла GPT-2. Если её обу­чить на огром­ном коли­че­стве раз­ных про­из­ве­де­ний, то она смо­жет напи­сать про­дол­же­ние любо­го тек­ста за вас. Рабо­та­ет так: вы пише­те нача­ло, бук­валь­но абзац или пару пред­ло­же­ний, и зада­ё­те нуж­ный раз­мер. После это­го ней­рон­ка чита­ет, что напи­са­но у вас, и пишет про­дол­же­ние в том же сти­ле. Если обу­че­ние про­шло хоро­шо, то она выдаст такой текст, кото­рый слож­но будет отли­чить от тек­ста, напи­сан­но­го человеком.

У про­ек­та GPT-2 есть толь­ко один недо­ста­ток: он отлич­но рабо­та­ет на англий­ском и пло­хо — на дру­гих язы­ках. Раз­ра­бот­чик Миха­ил Гран­кин решил это испра­вить и сде­лал сер­вис «Пор­фи­рье­вич». Внут­ри та же GPT-2, но моди­фи­ци­ро­ван­ная для рус­ско­го язы­ка и обу­чен­ная на худо­же­ствен­ной лите­ра­ту­ре и сти­хах. От вас нуж­но толь­ко нача­ло, а даль­ше ней­рон­ка сде­ла­ет всё сама.

Мы отпра­ви­ли в сер­вис нача­ло нашей ста­тьи и полу­чи­ли вполне чита­бель­ный текст. Пока непо­нят­но, к чему он при­ве­дёт, но логи­ка в тек­сте есть 

Опасность подросткового возраста

Дисморфофобия в большей степени характерна для подростков. К этому существует достаточно много предпосылок. Это, в первую очередь, гормональные изменения и физические, непривычные ощущения собственного тела. Следующий фактор – интеллектуальное развитие, также претерпевающее изменения. У подростков меняется способ мышления и восприятия. Индивидуальное сознание замещается общественным, что сказывается на таких важных аспектах, как определение социальной роли, самооценке.

Подросток плохо понимает и анализирует свои изменения. П.Б. Ганнушкин говорил, что эти сдвиги делают подростка неуклюжим, но одновременно дают ощущение растущей силы и чувства острого недовольства собой.

Показательно данную проблему выразил Л.Н. Толстой в трилогии «Детство», «Отрочество», «Юность». Период отрочества он описывает так: «стыдлив я был от природы. Но убежденность в собственном уродстве преувеличивала мою стыдливость. Я убежден в том, что разительное влияние на человека оказывает его наружность. А точнее, его уверенность в своей привлекательности или непривлекательности».

В подростковом возрасте выделять отдельные недостатки в собственной внешности – дело обычное. Но, в отличие от дисморфофобов, здоровые подростки не делают данную проблему центром своего естества. В итоге она уходит сама собой по мере взросления ребенка.

Подготовка

Обучение будет включать чередование обучения дискриминатора и генератора. Мы будем использоватьreal_lossа такжеfake_lossфункции, определенные ранее, чтобы помочь нам в расчете потерь дискриминатора и генератора.

• Вы должны тренировать дискриминатор, чередуя реальные и поддельные изображения
• Тогда генератор, который пытается обмануть дискриминатор и должен иметь противоположную функцию потерь

Вот код для обучения.

def train(D, G, n_epochs, print_every=50):    '''Trains adversarial networks for some number of epochs       param, D: the discriminator network       param, G: the generator network       param, n_epochs: number of epochs to train for       param, print_every: when to print and record the models' losses       return: D and G losses'''    # move models to GPU    if train_on_gpu:        D.cuda()        G.cuda()# keep track of loss and generated, "fake" samples    samples = []    losses = []# Get some fixed data for sampling. These are images that are held    # constant throughout training, and allow us to inspect the model's performance    sample_size=16    fixed_z = np.random.uniform(-1, 1, size=(sample_size, z_size))    fixed_z = torch.from_numpy(fixed_z).float()    # move z to GPU if available    if train_on_gpu:        fixed_z = fixed_z.cuda()# epoch training loop    for epoch in range(n_epochs):# batch training loop        for batch_i, (real_images, _) in enumerate(celeba_train_loader):batch_size = real_images.size(0)            real_images = scale(real_images)            if train_on_gpu:                real_images = real_images.cuda()            # 1. Train the discriminator on real and fake ima.ges            d_optimizer.zero_grad()            d_out_real = D(real_images)            z = np.random.uniform(-1,1,size = (batch_size,z_size))            z = torch.from_numpy(z).float()            if train_on_gpu:                z = z.cuda()            d_loss = real_loss(d_out_real) + fake_loss(D(G(z)))            d_loss.backward()            d_optimizer.step()            # 2. Train the generator with an adversarial loss            G.train()            g_optimizer.zero_grad()            z = np.random.uniform(-1,1,size = (batch_size,z_size))            z = torch.from_numpy(z).float()            if train_on_gpu:                z = z.cuda()            g_loss = real_loss(D(G(z)))            g_loss.backward()            g_optimizer.step()            # Print some loss stats            if batch_i % print_every == 0:                # append discriminator loss and generator loss                losses.append((d_loss.item(), g_loss.item()))                # print discriminator and generator loss                print('Epoch [{:5d}/{:5d}] | d_loss: {:6.4f} | g_loss: {:6.4f}'.format(                        epoch+1, n_epochs, d_loss.item(), g_loss.item()))## AFTER EACH EPOCH##            # this code assumes your generator is named G, feel free to change the name        # generate and save sample, fake images        G.eval() # for generating samples        samples_z = G(fixed_z)        samples.append(samples_z)        G.train() # back to training mode# Save training generator samples    with open('train_samples.pkl', 'wb') as f:        pkl.dump(samples, f)    # finally return losses    return losses# set number of epochs n_epochs = 40# call training functionlosses = train(D, G, n_epochs=n_epochs)

(6) Результаты

Ниже приведен график потерь обучения для Генератора и Дискриминатора, записанных после каждой эпохи.

Потеря обучения длядискриминатора такжеГенератор

Высокие флуктуации в обучающей потере генератора обусловлены тем, что вход в сеть генератора представляет собой набор случайных векторов шума(каждый из z_size)каждая выборка из равномерного распределения (-1,1) для генерации новых изображений для каждой эпохи.

На графике дискриминатора мы можем наблюдать рост тренировочной потери(около 50 на оси X)сопровождаемое постепенным уменьшением до конца, это потому, что Генератор начал генерировать какое-то реалистичное изображение, которое обмануло Дискриминатор, что привело к увеличению ошибки. Но постепенно по ходу обучения Discriminator становится лучше в классификации ложных и реальных изображений, что приводит к постепенному уменьшению ошибки обучения.

Сгенерированные образцы после40 эпох,

Сгенерированные поддельные изображения

Наша модель была в состоянии генерировать новые изображения поддельных человеческих лиц, которые выглядят максимально реалистично. Мы также можем заметить, что все изображения светлее в тени, даже коричневые лица немного светлее. Это потому чтоCelebAнабор данных смещен; он состоит из «знаменитостей», которые в основном белые. При этом DCGAN успешно генерирует почти реальные изображения из простого шума.

1. Instructions on the online demo

1.1 Why hosting the model on Kaggle

I host the demo as a Kaggle notebook instead of a more convenient web app due to cost considerations.

Kaggle generously provides kernels with GPUs for Free! Alternatively, a web app with a backend running on an AWS GPU instance costs ~$600 per month. Thanks to Kaggle that makes it possible for everyone to play with the model without downloading code/data to your local machine!

1.2 To use the demo

1. Make sure you have a Kaggle account. If not, please register one (this can be done in seconds by linking to your Google or Facebook account). To have a Kaggle account is actually very rewarding, since allows you to participate numerous data science challenges and join the knowledgeable and friendly community.
2. Fork the current notebook
3. run the notebook by pressing the double right arrow button at the bottom left of the web page. If something does not work right, try to restart the kernel by pressing the circular-arrow button on the bottom right and rerun the notebook
4. Go to the bottom of the notebook and play with the image interactively
5. You are all set, play with the model:
   • Press the “-/+“ to control every feature
   • Toggle the name of feature to lock one particular feature. e.g. lock “Male” when playing with “Beard»

Как пользоваться генератором

Чтобы генератор начал работать, его необходимо завести. Это можно сделать при помощи ручного стартера. Нужно сильно дернуть за веревочку. Если с двигателем какие-то проблемы или некачественное топливо, то подергать придется несколько раз. Эта процедура тоже не из разряда увлекательных.

Поэтому лучше купить генератор с электрическим стартером. Как только мотор заведется сразу можно подключать нагрузку. Есть варианты автоматического или полуавтоматического включения генератора. Лучше всего приобрести бензиновый генератор с автоматическим запуском.

Когда в Вашем доме отключится электричество генератор запустится сам и выключится самостоятельно при возобновлении подачи электроэнергии.

Сервисы для создания шаржей и рисунков из фотографий

Онлайн-сервисы позволяют не только «пересаживать», но и изменять лица на снимках. С их помощью вы можете рисовать гримасы, менять формы лиц, создавать необычные картинки и дружеские шаржи.

Cartoon.Pho.to

Бесплатный сервис на русском языке с готовым набором понятных функций для редактирования фото. При стабильном интернете на каждое действие в Cartoon.Pho.to потребуется не более 10 секунд.

Чтобы отредактировать фотографию в Cartoon.Pho.to, следуйте инструкциям:

1. Откройте сервис в браузере.
2. Нажмите «С диска» и выберите снимок человека, лицо которого хотите изменить.
3. Уберите галочку напротив надписи «Мультяшный эффект».
4. Поставьте галочку напротив надписи «Трансформация лица».
5. Выбирайте любой вариант из списков «Эмоции» и «Пародийные Эффекты».
6. Нажмите «Сохранить и поделиться», чтобы перейти в меню скачивания.
7. Нажмите «Скачать».

Wish2Be

Чтобы «пересадить» лицо реального человека нарисованному шарж-персонажу, подойдет веб-сервис Wish2Be. Он позволяет выбрать цвет кожи, прическу, тело, рамки, фон и аксессуары. Сервис полностью бесплатный и русскоязычный.

Для того чтобы вставить на картинку лицо, сделайте следующее:

1. Откройте сервис в браузере, выберите подходящий фон и дополнения.
2. Нажмите «Добавить фотографию».
3. Кликните в районе надписи «Нажмите или бросьте сюда ваше фото» и выберите снимок.
4. Чтобы подвинуть лицо, нажмите на его центр и перетяните.
5. Для изменения угла наклона лица зажмите кнопку в виде закругленной стрелки и двигайте курсор мыши.
6. Чтобы изменить размер лица, нажмите кнопку в виде двух стрелок, смотрящих в разные стороны, и двигайте курсор мыши.
7. Чтобы скачать результат, щелкните облако со стрелкой.
8. Выберите формат для скачивания. Среди бесплатных – JPG и PNG.

Фотофания. Карикатура

Превращать обычные снимки в карандашные рисунки с эффектом карикатуры поможет уже знакомый бесплатный веб-сервис Фотофания.

Чтобы получить карикатуру из фото, сделайте 6 шагов:

1. Откройте страницу «Карикатуры».
2. Нажмите «Выберите фото».
3. Нажмите «Загрузить с компьютера» и откройте снимок с лицом.
4. Нажмите «Обрезать».
5. Щелкните «Создать».
6. Когда результат устроит, щелкните «Скачать».

Мы описали 5 бесплатных сервисов «пересадки» и трансформации лиц  на все случаи жизни. Если нужно быстро заменить лицо на фотографии, не добавляя спецэффекты, рекомендуем Picture Editor Online – здесь вам не придется делать лишних действий для получения приемлемого результата. Если для достижения идеала вы готовы потрудиться, используйте Face Swap Online. А для создания забавных картинок с лицами друзей подойдет сервис Wish2Be. Берите на вооружение и пользуйтесь!

Этап наброски персонажа

Как известно, процессу объективации персонажа предшествует процедура создания его образа. В ходе последнего автор (художник) продумывает концепцию персонажа, его визуальную составляющую и характер героя.

В частности, необходимо:

Понять, для чего необходим персонаж и какие задачи он решает;
Оценить важность персонажа (основная или второстепенная роль, одиночка или часть группы);
Придумать историю данного персонажа (его биографию, возраст, национальность, профессию и др.);
Описать, как должен выглядеть персонаж (черты лица, форма тела, причёска, одежда и др.);

Продумать характер персонажа;
Выделить его яркую отличительную особенность;
Придумать, каким образом персонаж будет выражать эмоции и другое.

После того, как концепция персонажа сформирована, необходимо приступить к изучению сервисов, которые помогут сделать персонажа в любом стиле.