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本文經AI新媒體量子位（公眾號ID:QbitAI）授權轉載，轉載請聯系出處。

嫌棄GAN生成的圖像不夠炫酷？

不需要改變數據集，只需要給CLIP下達的命令中把“虛幻引擎”幾個字加上，再讓CLIP去指揮GAN，圖像就立馬變成了高大上的CG藝術風。

文字中加入虛幻引擎這個技巧，最早由Aran Komatsuzaki發在推特上，吸引了大量CV圈的人來圍觀。

后來有人把這套流程發在了Colab上，網友們都玩瘋了。

還可以指定成“彩色鉛筆風格”

或者“吉卜力風格”：

最絕的是，加上“3D photo inpainting”竟然可以生成立體構圖。

CLIP是OpenAI開發的一個負責給圖像重排序的模型，它與GAN合作的方式也很簡單。

先用一張平平無奇的隨機圖案作為種子，像這種：

像這樣讓CLIP算出其與文字描述的相似度打分，然后反饋給GAN，讓GAN以提升分數為目標不斷迭代。

AI藝術家組合就這么出現了。

除了在提示中加入風格要求之外，還可以直接告訴AI一個人名，看看在AI眼中他們長啥樣。

甚至能用來猜猜那些從未露面的大佬們，比如神秘的比特幣之父中本聰。

這就是AI心目中的中本聰，不管你信不信，反正我是信了。

在線試玩

VQGAN+CLIP在Colab上有很多版本，我們經過對比選擇了一個加入額外優化和池化技巧，在速度和質量上都比較出色的一個（鏈接在文章末尾）。

第1步和第2步，按順序執行就好。

第3步，選擇使用的模型，默認的是用ImageNet訓練的。

第4步設置參數，一般情況下只需要在texts里填上要生成的內容，用“|”分隔。

width和height控制生成圖像的分辨率，model可以選擇使用的模型（需要在第3步中下載）。

改變seed的數字可以更換隨機圖像種子。

另外還可以在init_image處指定一張初始圖片，需要把圖片上傳到Colab環境里再填入鏈接。

比如，有人使用這樣一張圖片作為圖像種子，開發了新玩法：生成寶可夢。

第五步執行，300*300分辨率的圖迭代500次只需要幾分鐘。

最后，還可以把生成的過程合成為視頻。

就是這么簡單，快來試試吧。

在線試玩：
https://colab.research.google.com/drive/1ZAus_gn2RhTZWzOWUpPERNC0Q8OhZRTZ

VQGAN:
https://github.com/CompVis/taming-transformers

CLIP:
https://openai.com/blog/clip/