微调迭代仅500次，大眼萌生成效果超越StyleGAN，可在线试玩

JoJoGAN生成的漫画脸可以细致到捕获眼睛形状和细节。

喜欢看漫画的小伙伴，或多或少都听过《JOJO 的奇妙冒险》，简称 JOJO，这是一本由日本漫画家荒木飞吕彦所著漫画，其独特的画风，令人惊叹的剧情，可谓是青少年漫画的必看作。

好的作品总是给人以灵感，来自伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（University of Illinois at Urbana-Champaign，UIUC）的研究者以 JOJO 为灵感，开发出一款漫画生成框架 JoJoGAN，该框架可以将任意人脸进行风格化。用户只需要给定一个单一的输入风格参照（如下图第一排图像，包括不同的动漫和卡通人物），JoJoGAN 就能将该风格应用到任何输入图像上（如下图最左边的歌手 IU，马斯克），生成的图像风格特征都保留完好，如眼睛、发色等。

例如生成长发公主风格的马斯克，眼睛大大的马斯克看起来还挺萌：

JoJoGAN 其他生成效果展示：

JoJoGAN 还能在线试玩，你也可以输入自己的图片查看生成的漫画脸，这里，我们也试玩了一下，效果还不错：

试玩地址：https://huggingface.co/spaces/akhaliq/JoJoGAN

• 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2112.11641.pdf
• 项目地址：https://github.com/mchong6/JoJoGAN

总体而言，JoJoGAN 首先对一个成对的训练数据集进行近似，然后微调 StyleGAN，以执行单次（one-shot）面部风格化。该研究表明，JoJoGAN 在零监督的情况下，可以很好的保留参考图像的风格细节，还能泛化到不同的风格。

技术解读

首先来看 JoJoGAN 的工作流。

JoJoGAN 通过对具有单个参照风格图像的预训练 StyleGAN2 的微调来工作，具体分为以下四个步骤：

• 通过 GAN 翻转参照风格图像 y 来准备近似成对训练数据，得到的风格代码 w 可以生成合理的真实人脸图像 x；
• 找出生成真实人脸图像 x 族的 w 族，它应该与参照风格图像 y 相匹配。形成（w_i, y）对，作为成对训练集；
• 根据这些成对训练数据进行微调；
• 使用微调后的 StyleGAN 生成新的样本。

然后是数据准备。

使用成对数据进行训练时图像风格化任务的最佳选择，但是，成对数据不易获得，需要耗费大量时间和资源。目前，领域内没有适合本研究中任务的好的开源成对数据集。

因此，研究者想要通过如下图 3 中的近似成对训练数据集来克服这一问题。给定一个风格参照图像 y，他们使用 e4e 框架执行 GAN 反转以获得 W。由于 e4e 是在真实人脸数据集上训练的，无法泛化到分布外（out-of-distribution）风格图像，因而为研究者提供了一个近似真实人脸图像 y 的 w，形成了一个成对的（w, y）训练集。

但是，仅使用单个数据点进行训练导致对其他图像的泛化效果较差，如下图 4 所示。因此，研究者通过生成更多训练数据点来克服这一问题。思路很简单，很多真实人脸图像应该与相同风格的参照图像相匹配。例如，眼睛大小或头发纹理略有不同的人脸可以与相同的参照图像相匹配。

最后，研究者使用 Adam 优化器、以 2×10^-3 的学习率对 JoJoGAN 进行 500 次迭代的微调，在 Nvidia A40 上仅花费 1 分钟左右。

研究者将不保留颜色（non-color preserving）的 JoJoGAN 与当前 SOTA 单 / 小样本风格化方法 StyleGAN-NADA 和 BlendGAN 进行了比较。结果显示，JoJoGAN 可以捕捉定义风格的小细节，同时保持清晰的输入人脸身份特征。

如下图 5a 所示，JoJoGAN 完美地捕捉到了眼睛形状和细节以及来自风格参照的发饰；图 5d 中，JoJoGAN 准确地捕捉到了复杂的面部彩绘。相比之下，虽然 StyleGAN-NADA 也捕捉到了整体小丑妆容，但未能捕捉到眼睛和眉毛等细节，身份特征也受到了大的影响。BlendGAN 未能捕捉到有意义的风格细节，甚至连发型的颜色都不匹配。