一鍵生成人臉像素圖，還能上傳到動森！這個項目很好玩
日本獨立開發者 Sato 曾因阿斯伯格綜合征輟學離職，后來自學 AI 開發 AI Gahaku 項目（AI 大師級畫家），在日美引起轟動，10 天覆蓋百萬用戶。此外，她還做了另一個有趣的項目 PixelMe，可以將輸入圖像一鍵轉換成像素畫。
還在用 PS 把圖像轉換成像素畫嗎？日本獨立開發者 Sato neet 自學人工智能技術，開發出網站 PixelMe，可以將人像照片一鍵轉換成像素畫，生成的圖像還可以導入到最近大熱的游戲《動物森友會》。
不止如此，這個網站還設有寵物模式，主子的照片也可以變成像素畫了。
PixelMe 網址：https://pixel-me.tokyo/en/
我們先來看一下效果：
PixelMe 的圖像轉換效果。左上為輸入圖像，右上為 128x128 像素的生成結果，第二行分別為 64x64、48x48 和 32x32 像素的生成結果。
我們可以看到在處理過程中人像照片經過裁剪，只保留頭部部分。轉換后的圖像共有 4 種像素，分別為 128x128、64x64、48x48 和 32x32，用戶可以自行選擇。
此外，默認轉換結果的背景色為無色，用戶可以自定義背景顏色。
轉換后的 128x128 像素圖，背景色設置為天藍色。
接下來，我們來試一下寵物模式，是時候讓貓主子出馬了！
效果還可以，不過丑丑的主子似乎更丑了……
看來，連像素化也要看顏值啊。
看過了效果，接下來我們來看 PixelMe 背后的技術細節。
PixelMe 像素圖轉換背后的原理
Pixel-me 使用 pix2pix 模型生成 8-bit 風格的肖像圖。
Pix2pix 是一種基于 GAN 架構的風格轉換模型，出自論文《Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial NetWorks》，作者包括朱俊彥等。Pix2pix 使用成對的圖片數據，學習從一個圖像到另一個圖像的轉換方式，并生成能夠以假亂真的圖像。
使用 pix2pix 實現不同風格和用途圖像的互相轉換。
而 PixelMe 與 pix2pix 的區別就在于它使用像素化圖像進行模型訓練，進而使模型輸出像素圖。
作者簡介
這些有趣項目的作者并非人工智能科班出身。Sato 十年前從東京的一所學校退學，之后上過護理學校，也接受過面包師培訓。Sato 發現自己可能因為阿斯伯格綜合征而無法很好地適應工作環境后，決定嘗試另一種全新的領域：人工智能。
兩年前，Sato 開始學習 AI。雖然只在大學期間上過一些基礎編程課，Sato 依舊想學會 Python 和 JavaScript，以便利用最新的 AI 技術創造有趣的項目，并與社區分享。
除了上文介紹的 PixelMe 以外，Sato 在今年 3 月還發布了其獨立開發的項目 AI Gahaku（AI 大師級畫家）。該項目可以將用戶上傳到網站上的肖像照片轉換為古典繪畫風格的畫作。
AI Gahaku 網址：https://ai-art.tokyo/en#/
仍以剛才的男性照片為例，AI Gahaku 生成的油畫作品如下圖所示：
AI Gahaku 的生成效果。左圖為輸入，右圖為輸出的古典風格肖像畫。
此外，該項目還支持使用濾鏡，用戶可以點擊不同的濾鏡更換生成畫作的風格。
該網站同樣使用基于 pix2pix 的 ML 模型進行圖像風格轉換，模型以上傳的照片為輸入，并生成逼真的古典肖像畫作。
這個網站被分享到 Twitter 后，首先在日本引起了轟動，然后是美國和其他國家。現在全球每天約有 100 萬用戶使用 AI Gahaku。
看來，Sato 做到了。
