相信每个人多少都会有一个漫画的情节，想象自己就是漫画中的角色，那么现在可以轻松实现了，就是皮卡智能AI多人场景头像漫画。

它最新升级上架的多人卡通头像动漫化功能，利用生成对抗网络（GAN)技术生成的动漫头像表情生动活泼，线条柔和自然，以及具有调校得十分不错的五官比例和阴影部分，做到了成像栩栩如生、细节清晰稳定。十分，令！人！震！惊！效果有多好？上图！

那么它是怎么做到的呢？从研究角度来说，利用GAN给众多生成模型提供了一种新的训练思路，催生了许多后续的无限可能。

而GAN对于人工智能的意义，可以从它名字的说起：Generative Adversarial Networks。

众所周知，机器学习的模型可大体分为两类，生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)。生成模型的任务是生成数据上与原始模型相似、感官上使人觉得自然真实的实例。而判别模型，需要输入变量图片，通过某种模型来预测图片。它的任务就是判断给定的实例在观感上是自然真实的还是人为伪造的，最后甚至可以促成“以假乱真”的效果。

举个简单的例子——判别模型：给机器一张固定的图，判断这张图里的汽车是自行车还是汽车。生成模型：给机器一系列汽车的图片，生成一张新的汽车图片。

然后利用辨别器和生成器分别进行辨别识别和检测反馈工作。在AI进行图片识别过程中，辨别器判别为系统生成图片则输出数据为0，判别为真实图片则输出数据为1，得到误差梯度反向传播从而在数据云中不断更新参数。接着由生成器生成一张图片，输入给判别器判别并得到相应的误差梯度，通过梯度数据反向传播从而形成组成生成器的权重。

AI识别图像并生成与之相匹配的动漫头像的过程即为：辨别器先跟踪、识别并命名目标身上各数据标记点，将数据传递给生成器使其调整生成图片的各数据标记点，经过AI不断的计算修正，当结果数据标记点显示它们看起来很相近时，AI会负责将卡通头像与真人照片进行比对，找出最吻合的那张，最终生成最拟真的动漫头像。一句话概括就是，在训练过程中给予回馈，使得结果接近我们的期望。

单独提取的卡通表征形式使卡通化问题可以在生成神经网络（GAN）框架内进行端到端的优化，使其可扩展和可控，更加适用于实际的使用场景，并可以针对特定任务进行微调以轻松满足多样化的艺术需求。

在这个过程中需要进行大量数据采集工作，以及反复模拟实验，才能创造出最贴合实例面部特征的卡通头像。GAN的潜力巨大，它的出现为这个本已生机勃勃的领域打开了一扇全新的大门。

它能去学习模仿任何已存在的数据分布，因此，GAN能被教导在任何领域创造类似于人类的世界，比如图像、音乐、演讲、文章。在某种意义上，它是机器人艺术家，GAN可以生成色彩和谐、令人愉悦的艺术风格，清晰锐利的边缘以及明显更少的伪影。

皮卡智能的技术产品就是利用GAN不断地打磨、升级，在人像捕捉、处理等技术上已经非常的成熟。其最新升级的多人头像动漫化功能无论是在技术层面，还是在效果方面，都远远优于同行竞品。

如果想制作一些纪念性的动漫头像合集，又或是各式图像视频的动漫化处理，完全可以借助皮卡智能的工具来实现。相信未来皮卡智能的技术还会进入更多领域，带来更多艺术、科技、游戏、动漫甚至是医学的可能性！

在线使用

皮卡智能官网：https://www.picup.shop/

①直接进入【动漫化】窗口，可以直接生成动漫头像。

②想要制作卡通头像，可在官网【产品】-【卡通头像】，有10种风格可以选择。

③想要视频动漫化也是可以的，可在官网【产品】-【视频处理】-【视频动漫化】，视频有预览功能。

你学废了吗？关注我，不仅能学到更多专业知识，还有更多一键制作功能，提升工作、学习效率！