AI简笔画的表现究竟如何？
以下是一张美国演员RaMi Malek的照片，AI生成的效果呈现如下。
可以说与原图非常接近。
接下来，我们看看输入《老友记》中合影的结果。
尽管人物较多，生成的简笔画依然能够清晰辨识出剧中的角色。
那么，对于毛发特别浓密的角色，AI的表现又如何呢？
这位小姐姐的“爆炸头”边缘毛发，得到了完美的还原。
再来看一张近距离的“霉霉”（Taylor Swift）照片。
细节表现相当出色，发丝的层次感、光泽以及衣物的褶皱都展现得淋漓尽致。
这些作品来源于一款名为ARtLine的AI，并在Reddit上受到了广泛关注，热度已超过1100。
如此生动的效果，难道又是GAN技术的成果吗？
其实并不是！
ARtLine完全没有使用GAN技术：
正因为如此，ARtLine的效果确实让网友们感到惊艳。那么，它是如何实现的呢？
ARtLine背后的三大技术亮点
ARtLine的开发者乐于分享其背后的三大核心技术：
Self-Attention、Progressive Resizing和Generator Loss。
接下来，我们逐一探讨这些技术的细节。
Self-Attention技术源自于两年前GAN之父Ian Goodfellow等人的研究。
虽然之前提到没有使用GAN，但开发者解释说：
这项技术并未发挥太大作用。
其研究主要是在GAN生成中引入注意力机制，并将SN-GAN的思想应用于生成器。
其目的是解决传统GAN面临的一些挑战，例如：
使用小卷积核难以捕捉图像中的依赖关系，而大卷积核又会导致卷积网络的参数与计算效率下降。
研究中的自注意力机制示意图如下：
其中，f(x)、g(x)和h(x)均为1×1卷积，主要区别在于输出通道的大小。
最终，f(x)的输出经过转置，与g(x)的输出相乘，再通过softMax归一化，得到一个注意力图。
在得到注意力图后，逐像素与h(x)相乘，从而生成自适应的注意力特征图。
从结果来看，加入自注意力机制后，在FID和IS两个性能指标上，都取得了显著的提升。
ARtLine的第二个技术灵感来源于英伟达2018年的研究。
该研究提出了一种新的训练对抗神经网络的方法。
其核心思想是逐步训练生成器和判别器：从低分辨率开始，随着训练进展逐步增加新层以提炼细节。
这种方法不仅加快了训练速度，还提高了稳定性，能够生成高质量的图像。
ARtLine的最后一个技术灵感则来自于斯坦福大学李飞飞团队在2016年的研究。
该研究主要解决了风格转换实施过程中的时间消耗问题。
风格转换部分使用了上述网络模型，该模型分为两个部分：左侧是图像转换网络，右侧是损失网络。
其超分辨率重建也采用了相同网络模型，内部图像转换网络部分略有不同。
与之前的研究相比，这一网络在效果上达到了相当的水平，而速度却提升了百倍之多。
关于开发者
ARtLine的创建者是Vijish Madhavan。
他在GitHub上坦言自己并非程序员出身，并提到ARtLine当前的一些不足之处，例如处理低于500px的图像时效果不理想等。
现在，ARtLine已可在线体验！
感兴趣的读者可以通过以下链接进行尝试。
Colab链接：
https://colab.Google.coM/Github/vijisHMadhavan/Light-Up/blob/Master/ARtLine(try_IT_on_Colab).IPynb.IPynb
https://colab.Google.coM/Github/vijisHMadhavan/Light-Up/blob/Master/ARtLine.IPynb
GitHub项目地址：
https://Github.coM/vijisHMadhavan/ARtLine
